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역사는 전쟁의 시대에 의료 혁신이 나타났다는 것을 보여줍니다.
수술 기술, 혈액 은행 및 페니실린에서 많은 의료 일상 치료가 최전선에서 필요에 따라 개척되었습니다.
우크라이나 전쟁이 XNUMX년 차에 접어들면서 전 세계 국가들은 차세대 군사 기술을 강화하기 위해 국방비 지출을 가속화하고 있습니다. 예상할 수 있듯이 미국은 가장 큰 소비국 중 하나입니다. GlobalData 보고서 국방예산은 5년 2022억 달러에서 740.4년 705억 달러로 2021% 증가했다.
최근 합격 2023 국방수권법(NDAA))는 미국 국방예산이 11.8년에 827.6억 달러로 2023% 증가할 것이며, 2027년에는 미국의 총 국방예산이 861.4억 달러에 이를 것으로 예상되며, CAGR은 3.9% 증가할 것으로 예상됩니다.
군사 의학의 경우, 이전 분쟁에서 배운 교훈은 상처 치료의 혁신을 의미하며 외상 관리는 가장 많이 투자되는 분야 중 하나가 될 것입니다. 실제로 연구자들은 이미 예측 분석과 인공 지능(AI)을 적용하여 전쟁터에서 외과적 분류를 발전시키고 있습니다.
화상 상처 평가를 위한 새로운 접근 방식은 화상 부상의 심각도를 정확하게 예측할 수 있는 이미징 도구인 DeepView 시스템을 개발하기 위해 AI 및 머신 러닝 기술을 사용하는 텍사스주 달라스에 본사를 둔 회사인 SpectralMD가 주도하고 있습니다.
화상 피해자를 치료할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 화상의 깊이와 수술이 필요한지 여부를 평가하는 것입니다. 개발 중인 기술은 환자가 화상 전문의 또는 비화상 전문의의 치료가 필요한지 여부를 빠르고 명확하게 평가하기 위해 군사 환경 및 응급실에서 사용하도록 조정되고 있습니다.
다중 스펙트럼 이미징을 사용하는 이 시스템은 건강한 조직과 손상된 조직을 구별할 수 있는 AI 알고리즘과 광학 기술을 통합합니다. 이미징 기술은 임상 데이터를 추출하고, 이미지를 처리하고, 상처의 치유되지 않는 부분의 강조 표시된 영역이 있는 이미지 옆에 원본 이미지의 비교를 표시합니다.
SpectralMD에 따르면 영상 획득은 0.2초, 출력은 약 20~25초가 소요돼 불필요한 수술이나 병력 감축을 피할 수 있다.
이 시스템은 침대에 누워 생활하는 환자의 욕창을 예측하는 도구를 임상의에게 제공하는 데 초기 초점을 두고 University of Texas Southwestern의 기술 이전 부서에서 등장했습니다.
2013년부터 2021년까지 회사는 대량 사상자 사건에서 화상 피해자를 위한 수술 분류 도구로 이 기술의 사용을 조사하기 위해 미국 연방 기관인 BARDA(Biomedical Advanced Research and Development Authority)와 계약을 체결했습니다. 전반적으로 BARDA는 100년부터 SpectralMD에 2013억 달러 이상을 투자하여 상처 치유 기술의 정확도를 개선했습니다.
SpectralMD의 CEO인 Wensheng Fan은 “육안으로는 피부의 상부 표피만 볼 수 있지만 스펙트럼 이미지 데이터를 통해 피부 아래 몇 겹 더 깊이 들어갈 수 있으며 이것이 장치에 대한 USP입니다.”라고 말했습니다. 의료 기기 네트워크. “예를 들어 우크라이나의 외과 의사가 이 기술을 사용하면 수술할 부위를 정확하게 파악하고 불필요한 수술을 줄일 수 있습니다. 이것은 환자들이 몇 초 안에 효과적으로 도움을 받을 수 있다는 것을 의미합니다.”
이 회사는 미 국방부(DoD)와 협력하여 전장에서 사용할 수 있고 경찰 및 구급대원과 같은 최초 대응자가 사용할 수 있는 완전한 휴대용 크기로 장치를 소형화하고 있습니다.
화상 관리의 생명을 위협하는 특성에도 불구하고 응급 상황이 발생할 때까지 종종 무시되는 연구 영역이라고 Fan은 말합니다. “이 공간에 대한 투자는 일상적인 것이 아니기 때문에 간과할 수 있습니다. 종종 투자자들은 당뇨병, 혈압, 암과 같은 보다 즉각적인 문제를 처리하기를 원하며 화상 치료와 같은 불행한 영역은 전쟁의 경우에만 기억됩니다.”
“다행히 9·11 테러 이후 미국이 정책적으로 주도한 분야인데 박수를 보낸다. 우리의 계약은 오바마 행정부에서 시작되었고 다른 행정부도 그 뒤를 따랐습니다. 그리고 Biden 행정부와 함께 우리는 자금 지원과 화상 치료에 대한 초당적 지원이 미국에서 계속해서 국가적 우선 순위가 되는 것을 봅니다.”
이 기술은 아직 임상 시험 단계에 있지만 2018년 화상 치료를 위해 미국 FDA로부터 획기적인 지정을 받았습니다. SpectralMD가 상용화 단계로 발전할 수 있다면 이 시스템은 상처 관리를 위한 중요한 단계가 될 수 있습니다.
미국화상협회(American Burn Association)에 따르면 매년 미국에서 약 450,000명의 개인이 의료 화상 치료가 필요한 화상 부상을 입습니다. 연구에 따르면 임상의는 치유되지 않는 화상 부위를 평가하기 위해 임상적 판단 또는 진단 테스트를 사용하여 70%의 정확도만 달성할 수 있는 반면 DeepView 시스템은 연구에서 92%의 정확도를 보였습니다.
테라헤르츠 방식
다른 연구자들은 화상 평가에 물리학 기반 접근 방식을 취하고 있습니다. 뉴욕 스토니브룩 대학의 한 팀은 테라헤르츠 시간 영역 분광법(THz-TDS) 데이터를 사용하는 신경망 모델을 사용하는 새로운 휴대용 도구를 개발하고 있습니다.
Stony Brook의 생체공학과 M. Hassan Arbab이 이끄는 휴대용 휴대용 스펙트럼 반사(PHASR) 스캐너는 THz-TDS를 사용하여 생체 내 화상 부상의 고속 초분광 이미징을 위해 설계되었습니다.
이 방법은 피부 화상의 분광 이미지를 얻고 화상의 유전율을 측정하기 위해 PHASR 스캐너를 사용하여 테스트되었습니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 레이블이 지정된 생검을 기반으로 신경망 모델을 만들었습니다. 새로운에 따르면 연구, 모델은 평균 84.5%의 정확도로 화상의 심각도를 추정하고 93%의 정확도로 상처 치유 과정의 결과를 예측했습니다.
"2018년 미국에서만 약 416,000명의 환자가 응급실에서 화상 치료를 받았습니다."라고 Arbab은 말했습니다. "우리 연구는 수술 치료 계획을 안내함으로써 화상 치유 결과를 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 입원 기간과 피부 이식을 위한 수술 절차 수를 줄이는 동시에 부상 후 재활을 개선하는 데 큰 영향을 미칠 수 있습니다."
화상 평가 기술의 이러한 발전은 의사가 진단을 돕기 위해 이미징 도구에 점점 더 의존하고 있는 더 큰 의료 트렌드에 반영됩니다. 호주의 원격 의료 회사인 Coviu는 상처를 치료하는 의사를 위한 '원스톱 상점'을 개발하고 있습니다. 의사는 AI 기반 모바일 이미징을 사용하여 비디오 피드에서 호흡률 및 환자 심장 박동과 같은 활력 징후 지표를 평가하여 원격으로 상처를 분석하고 모니터링할 수 있습니다.
이 회사는 호주 연방 정부의 의료 연구 미래 기금(Medical Research Future Fund)의 지원을 받는 새로운 툴킷을 개발하기 위해 여러 연구 기관과 협력하고 있습니다.
전반적으로 상처 데이터에 대한 임상의의 접근은 그것이 일선에 있든 응급 센터에 있든 만성 질환 관리에 있든 치료 흐름을 안내할 것이라고 Fan은 말합니다.
“현재 의료 분야에서 막대한 자원 낭비가 일어나고 있으며 이와 같은 기술은 환자를 효과적으로 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. DeepView 기술이 도움이 될 수 있다고 생각하는 한 영역은 당뇨병성 족부궤양(DFU)입니다. 당뇨병은 세계적인 문제이며 DFU는 불행히도 당뇨병이 있는 노인들에게 매우 흔합니다. 현재 DFU가 치유되는지 여부를 평가할 수 있는 도구가 없습니다.”
그러나 전쟁의 최전선에 있는 임상의들에게는 치료를 최적화하고 치열한 전투에서 오류를 최소화할 수 있는 정밀 의학의 새로운 과정을 제시할 수 있기를 바랍니다. 팬은 "세계는 정밀 치료로 전환하고 있으며 이는 민간인과 군인의 부상을 줄이고 모두를 더 잘 돌볼 수 있게 할 것"이라고 말했다. "이것은 모든 정부가 주의를 기울여야 하는 사명이므로 시민들에게 항상 최상의 치료를 제공할 수 있습니다."
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