糖尿病足溃疡（DFUs）是糖尿病最常见的并发症之一，常常导致严重的感染、住院甚至截肢。传统的诊断和治疗方法耗时且高度依赖医生的专业知识。然而，最近在人工智能（AI）和生成式AI方面的进展正在通过提高诊断精度、实现早期检测和促进远程患者监测来重新定义DFU的管理。
Alkhalefah等人的一项系统综述《推进糖尿病足溃疡护理：AI和生成式AI在分类、预测、分割和检测中的应用》探讨了AI驱动技术如何改变DFU护理，提供先进的解决方案，同时解决数据稀缺和临床整合等关键挑战。该综述论文发表在《医疗保健》杂志上。
AI和生成式AI在DFU诊断中的应用：精度和准确性重新定义
研究强调了深度学习模型在基于医学图像准确分类DFU中的作用。传统方法经常因伤口外观的变化和医生专业知识的差异而出现误分类。AI驱动的卷积神经网络（CNNs），如DFU_QUTNet、EfficientNet和DFU-SIAM，在分类准确性方面已经超越了传统模型。
这些模型能够区分健康的、感染的和缺血性的足溃疡，从而实现更精确和自动化的诊断。此外，结合支持向量机（SVMs）和决策树（DTs）等机器学习分类器的混合AI模型在检测DFU的感染严重程度和缺血水平方面表现出优越性能，有助于早期干预并改善患者预后。
除了分类之外，AI模型现在还被用于预测分析，以评估伤口愈合的可能性或截肢的风险。机器学习技术，包括人工神经网络（ANNs）和强化学习（RL），通过分析患者病史、伤口特征和临床参数来进行预测建模。例如，一项使用反向传播神经网络（BPNN）的研究显示，在预测截肢风险和生存率方面，其准确性显著高于传统的统计模型如Cox回归。通过将AI驱动的预测分析纳入临床工作流程，医疗提供者可以预先识别高风险患者，减少并发症和住院次数。
DFU的分割——即精确定义伤口边界——是另一个AI正在革命性改变的领域。传统的手动分割方法耗时且容易出现不一致性，但使用UNet、LinkNet和FusionSegNet的AI驱动解决方案提供了自动化且高度准确的伤口定位。这些深度学习模型利用编码器-解码器架构来提高分割精度，即使在复杂的伤口环境中也是如此。综述指出，AI分割提高了伤口大小测量、愈合跟踪和治疗优化，最终导致更好的患者监测和临床决策。
早期检测与AI和生成式AI：DFU护理的变革
在临床环境和远程医疗平台中检测DFU是另一个重大突破。YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN和FusionNet已被集成到智能手机应用程序和基于云的诊断平台中，实现实时、AI辅助的伤口检测。这些技术通过使医疗专业人员能够从热成像图和智能手机照片中识别DFU，大幅提高了早期诊断率，其准确性可与面对面评估相媲美。
然而，AI在DFU研究中的一个主要挑战是高质量标注数据集的稀缺，这限制了深度学习模型的训练。生成式AI在这里发挥了重要作用。研究强调了生成对抗网络（GANs）和扩散模型在生成合成DFU图像中的应用，这些合成图像扩充了现有数据集，缓解了小样本量的限制。AI生成的合成图像增强了模型训练，提高了泛化能力，并支持稳健的AI验证，无需大量收集实际数据。
应用：指尖上的远程DFU监测
AI在DFU管理中最具前景的实际应用之一是开发基于智能手机的AI驱动诊断工具。研究考察了CARES4WOUNDS和DFUCare等移动应用程序，这些应用程序集成了AI算法，实现实时伤口评估、感染分类和愈合预测。这些应用程序赋予患者自我监测的能力，减少了频繁去医院的需求，同时确保持续的医疗提供者监督。此外，AI驱动的远程伤口监测对农村或服务不足地区的患者尤其有益，因为这些地区获得专门糖尿病护理的机会有限。
AI驱动的DFU护理面临的挑战：克服障碍
尽管具有变革潜力，但AI驱动的DFU管理仍面临一些障碍。数据隐私和安全问题仍然是首要关注点，因为AI驱动的应用程序收集和分析敏感的医疗数据。还需要解决AI算法中的偏见问题，以确保不同患者群体之间的公平医疗结果。此外，缺乏标准化的AI验证协议和监管框架也阻碍了AI驱动的DFU工具的临床采用。
为了克服这些挑战，未来的研究应优先考虑解释性AI（XAI）框架，以增强AI驱动决策的透明度。整合SHAP、Grad-CAM和LIME等技术可以为临床医生提供可解释的AI生成建议，从而建立更大的信任和采用。此外，扩展多样化的高质量DFU数据集并通过生成式AI进行数据扩充对于提高模型准确性和临床相关性至关重要。
AI驱动医疗的下一个前沿将是广泛临床采用AI驱动的DFU应用程序，支持强大的数据安全措施、监管监督和临床培训。通过拥抱这些创新，医疗界可以弥合技术和个性化患者护理之间的差距，确保糖尿病足溃疡管理进入精准医疗和数字医疗转型的新时代。
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