智慧繃帶：AI加速傷口癒合的未來趨勢

「創新是區分領導者和追隨者的關鍵。」— 賈伯斯 (Steve Jobs)。在醫療科技日新月異的時代，AI不再只是科幻電影情節，而是真實應用於改善人類生活的工具。一種結合人工智慧（AI）和生物電子學的智慧繃帶「a-Heal」正在改寫傷口護理的未來。

想像一下，受傷後不用再頻繁換藥，而是貼上一片能自動診斷、給藥的智慧繃帶。
美國加州大學聖克魯茲分校（UC Santa Cruz）的工程師們開發出的「a-Heal」，正是這樣一款劃時代的產品。
它透過內建的微型相機和AI系統，即時監測傷口癒合的階段，並根據患者的個別情況，精準地給予藥物或電場刺激，優化傷口癒合的每一個環節。
這項技術不僅能加速傷口癒合，更能為偏遠地區或行動不便的患者提供更便利的治療選擇。

「a-Heal」的設計核心在於整合。它結合了微型相機、生物電子學和人工智慧，形成一個「閉環系統」。
這個概念就像一個智慧工廠，所有步驟都由系統自動控制和優化。
內建的相機每兩小時拍攝傷口照片，這些照片會被送入由應用數學副教授Marcella Gomez開發的機器學習模型，這個模型被研究人員稱為「AI醫師」。

「這本質上就是繃帶裡的顯微鏡，」ECE副教授Mircea Teodorescu說。「單張圖像的資訊有限，但透過連續成像，AI可以發現趨勢、傷口癒合階段、標記問題並建議治療方法。」
「AI醫師」會分析這些圖像，判斷傷口癒合的階段，並與理想的癒合時間表進行比較。
如果傷口癒合進度落後，AI模型就會啟動治療：透過生物電子學傳輸藥物，或是施加電場刺激，促進細胞向傷口處移動。

「a-Heal」使用的藥物是氟西汀（fluoxetine），一種選擇性血清素再吸收抑制劑（SSRI）。
它可以控制傷口中的血清素水平，透過減少發炎和增加傷口組織閉合來促進癒合。
藥物的劑量由加州大學戴維斯分校（UC Davis）的研究團隊在臨床前研究中確定，並由Rolandi開發的生物電子致動器傳輸。
此外，該設備還能傳輸電場，這項技術由UC Davis的Min Zhao和Roslyn Rivkah Isseroff先前開發，可以增強細胞遷移，促進傷口癒合。
AI醫師會決定最佳的藥物劑量和電場強度。治療一段時間後，相機會再次拍攝圖像，並重複這個過程。

為了評估「a-Heal」的臨床應用潛力，UC Davis的研究團隊在臨床前傷口模型中進行了測試。
結果顯示，使用「a-Heal」治療的傷口，癒合速度比標準護理快約25%。
這項發現不僅證明了該技術在加速急性傷口癒合方面的潛力，也為啟動慢性傷口停滯的癒合提供了新的希望。
想像一下，對於長期受糖尿病足等慢性傷口困擾的患者來說，「a-Heal」無疑是一道曙光。

「a-Heal」所使用的AI模型採用了強化學習（reinforcement learning）方法。
強化學習是一種讓模型透過試錯來學習如何實現特定目標的技術。
在這個應用中，模型設定的目標是最大限度地縮短傷口癒合時間，並根據其癒合進度獲得獎勵。
Gomez和她的學生創建了一種名為Deep Mapper的演算法，它可以處理傷口圖像，量化癒合階段，並將其映射到癒合軌跡上。
隨著時間的推移，Deep Mapper會學習過去癒合的線性動態模型，並用它來預測癒合的進展。

「僅僅擁有圖像是不夠的，你還需要處理這些圖像並將其置於上下文中。然後，你才能應用反饋控制，」Gomez說。
這種技術使演算法能夠即時了解藥物或電場對癒合的影響，並指導強化學習模型迭代地調整藥物濃度或電場強度。

目前，研究團隊正積極探索「a-Heal」在改善慢性及感染傷口癒合方面的潛力。
這項研究由美國國防高級研究計劃局（DARPA）和健康高級研究計劃局（ARPA-H）贊助，為未來的醫療科技發展注入了強大的動力。
如果你對這項技術有興趣，可以在網路上搜尋「University of California Santa Cruz a-Heal」找到相關的研究論文和新聞稿。
相信在不久的將來，我們就能見到這項技術被廣泛應用，為更多人帶來健康和福祉。

Ref:

University of California – Santa Cruz. (2025, September 24). AI-powered smart
bandage heals wounds 25% faster. ScienceDaily. Retrieved September 24, 2025 from
www.sciencedaily.com/releases/2025/09/250924012232.htm