Quá trình một vết thương hồi phục sẽ phải trải qua nhiều giai đoạn như cầm máu, phản ứng miễn dịch, hình thành vảy và cuối cùng là để lại sẹo. Bằng việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, thiết bị a-Heal được thiết kế để theo dõi và tối ưu từng giai đoạn này.

Thiết bị được tích hợp một camera siêu nhỏ, hệ thống điện tử sinh học và AI. Cứ mỗi hai giờ, camera sẽ chụp ảnh vết thương và gửi dữ liệu cho mô hình học máy được các nhà nghiên cứu gọi là “bác sĩ AI”. Hệ thống sẽ phân tích hình ảnh, xác định giai đoạn hồi phục, sau đó quyết định có nên can thiệp bằng thuốc hoặc truyền trường điện để thúc đẩy quá trình lành vết thương hay không.

“Hệ thống của chúng tôi lấy tín hiệu từ cơ thể và với những can thiệp bên ngoài, nó tối ưu hóa quá trình hồi phục”, Giáo sư Marco Rolandi, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết.

Nếu AI nhận thấy tiến độ hồi phục chậm lại, mô hình máy học sẽ áp dụng truyền thuốc qua thiết bị điện tử sinh học hoặc một trường điện để tăng cường sự di chuyển của tế bào giúp vết thương đóng lại.

Loại thuốc được cũng cấp thông qua thiết bị là fluoxetine, vốn được biết đến là thuốc chống trầm cảm, nhưng ở đây được dùng để kiểm soát mức serotonin trong vết thương, giảm viêm và giúp mô vết thương khép lại nhanh hơn.

Liều lượng của thuốc được xác định bởi các nghiên cứu tiền lâm sàng của nhóm Isseroff tại UC Davis để tối ưu hóa việc chữa lành, được quản lý bởi các bộ truyền động điện tử sinh học trên thiết bị. Phương pháp kích hoạt trường điện cũng từng được phát triển từ nghiên cứu tại UC Davis.

Liều lượng thuốc hoặc cường độ trường điện được AI điều chỉnh liên tục. Sau mỗi lần can thiệp, camera lại chụp ảnh và quá trình lặp lại.

Theo Giáo sư Mircea Teodorescu, người phát triển camera tích hợp, thiết bị này giống như “một chiếc kính hiển vi trong miếng băng”. “Mỗi bức ảnh riêng lẻ có thể không mang nhiều thông tin, nhưng việc theo dõi liên tục giúp AI nhận ra xu hướng, phát hiện vấn đề và đưa ra biện pháp điều trị”, ông cho biết.

Trong các thử nghiệm tiền lâm sàng tại UC Davis, những vết thương được điều trị bằng a-Heal cho thấy khả năng lành nhanh hơn khoảng 25% so với phương pháp chăm sóc tiêu chuẩn. Kết quả này được công bố trên tạp chí npj Biomedical Innovations.

Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ không chỉ có khả năng rút ngắn thời gian hồi phục ở các vết thương cấp tính, mà còn có tiềm năng “khởi động lại” quá trình lành vết thương bị đình trệ trong các trường hợp mãn tính.

Điểm đặc biệt của a-Heal nằm ở mô hình AI do Phó Giáo sư Marcella Gomez phát triển. Hệ thống sử dụng kỹ thuật học tăng cường cho phép AI học từ quá trình thử và sai để đạt mục tiêu rút ngắn tối đa thời gian lành vết thương.

“Không chỉ dừng ở việc phân tích hình ảnh, AI cần đặt dữ liệu đó vào ngữ cảnh và sử dụng điều khiển phản hồi để đưa ra quyết định điều trị phù hợp”, bà Gomez giải thích.

AI trong a-Heal liên tục học hỏi từ từng bệnh nhân, từ đó đưa ra liệu pháp cá nhân hóa. Đây là một hướng đi được đánh giá có thể thay đổi cách chăm sóc vết thương trong tương lai.

Do thiết kế không dây, gọn nhẹ và có thể gắn trực tiếp vào băng y tế phổ biến, a-Heal hứa hẹn giúp người bệnh ở vùng sâu vùng xa hoặc những người khó khăn trong việc di chuyển tiếp cận liệu pháp chăm sóc vết thương tiên tiến.

Hiện nhóm nghiên cứu đang tiếp tục thử nghiệm trên các mô hình vết thương mãn tính và nhiễm trùng, trước khi tiến tới các nghiên cứu lâm sàng.