Уникальное устройство позволит выявить инфекцию в ранах

Врачам крайне сложно идентифицировать рану, в которой происходит инфицирование. Клинические признаки и симптомы неточны, а методы выявления бактерий могут отнимать много времени и быть недоступными, поэтому диагноз может быть субъективным и зависеть от опыта врача. Но инфекция может замедлить выздоровление или распространиться по организму, если ее не лечить быстро, подвергая здоровье пациента серьезной опасности. Международная группа ученых и врачей считает, что у них есть решение: устройство, запускаемое с помощью приложения для смартфона или планшета, которое позволяет проводить расширенную визуализацию раны для выявления инфекции.

Ученые из Западного университета и Swift Medical Inc. разработали устройство под названием Swift Ray 1, которое можно прикрепить к смартфону и подключить к программному обеспечению Swift Skin and Wound. С его помощью можно делать фотографии медицинского назначения, изображения инфракрасной термографии (которые измеряют температуру тела) и флуоресцентные изображения бактерий (которые выявляют бактерии с помощью фиолетового света).

Ни одного из этих изображений было бы недостаточно, чтобы идентифицировать инфекцию в одиночку. Клинический осмотр имеет низкую точность, как и термография, измеряющая тепловые изменения, вызванные воспалением и инфекцией. Бактериальная флуоресценция позволяет наблюдать только поверхность раны, которая естественным образом загрязнена бактериями, поэтому необходимы дополнительные методы, чтобы отличить загрязнение от инфицированной раны.

Исследования показали, что визуализация бактерий помогает врачам в работе по удалению нежизнеспособных тканей, но сама по себе она не может выявить инфекцию. Термография дает представление о воспалительных и кровообращениях, происходящих под кожей,

объяснил доктор Хосе Рамирес-Гарсиа Луна из Центра здоровья Университета Макгилла. 

Ученые стремились объединить эти методы, чтобы разработать метод, который не потребует использования нескольких дорогостоящих устройств, преодолеет недостатки каждого метода визуализации и сможет обеспечить объективную оценку заживления ран.

Для испытания своего устройства они набрали 66 пациентов. Их раны не имели признаков дальнейшего распространения инфекции, не содержали инородных тел и ранее не лечились антибиотиками или факторами роста. Раны пациентов вскрывали, очищали и сушили перед визуализацией, а затем за ними ухаживали как обычно. Изображения были просмотрены исследователем, который не присутствовал при обработке раны. Были выявлены четыре закономерности.

Раны, которые не были теплее здоровой кожи и не имели бактериальной флуоресценции, считались «невоспаленными», тогда как раны, которые были немного теплее здоровой кожи и не имели бактериальной флуоресценции или имели слабую бактериальную флуоресценцию, считались «воспаленными». Последние две модели — раны, которые были существенно более теплыми, с бактериальной флюоресценцией или без нее — были обозначены как «инфицированные». Из 66 ран 20 считались невоспалительными, 26 — воспаленными и 20 — инфицированными.

Исследователи провели анализ главных компонентов и использовали алгоритм, называемый кластеризацией ближайших k-соседей, чтобы проверить, сможет ли модель машинного обучения точно идентифицировать эти различные категории ран. Они обнаружили, что модель может очень хорошо идентифицировать все три с общей точностью 74%. При оценке инфицированных и неинфицированных ран модель правильно определила 100% инфицированных ран и 91% неинфицированных ран.

Исследователи отметили, что изображения всегда следует рассматривать в медицинском контексте. Например, рана, которая достаточно прохладная, чтобы ее можно было отнести к категории невоспаленной, может иметь ограниченное кровоснабжение, что затрудняет заживление.

Но поскольку Swift Ray 1 в сочетании с программным обеспечением Swift Skin and Wound позволяет врачам комбинировать несколько методов выявления инфекции, это увеличивает количество доступных им инструментов, не требуя использования нескольких дорогостоящих устройств. В будущем это может позволить обеспечить быструю и точную диагностику каждому раненому пациенту и обеспечить более эффективные телемедицинские оценки.