AI-SWEEP heeft als doel het gebruik van kunstmatige intelligentie (Artificial Intelligence, AI) in wondzorg te ontwikkelen. Chronische wonden (bijvoorbeeld doorligwonden/decubitus, veneuze beenwonden, en diabetische voetwonden) zijn wonden die niet tijdig en niet vlot de heling cascade doorlopen om volledige heling te bekomen na 4 tot 8 weken, vaak als gevolg van een stagnatie in de ontstekingsfase van de genezing [Sme21]. Deze chronische wonden kunnen leiden tot langdurige ziekenhuisopnames en aanvullende behandelingen, hebben vaak invloed op de gezondheidsgerelateerde kwaliteit van het leven, en gaan bovendien gepaard met een risico op ernstige infecties met een hoge mortaliteit [Zar15]. Ondanks goede progressie in de ontwikkeling van wondbehandeling, is er erg weinig vooruitgang geboekt in het objectiveren van wonddiagnose en behandeling [Li20]. De prevalentie van chronische wonden wordt geschat op 1 à 2% in landen met een hoog inkomen, en men verwacht dat deze cijfers nog verder zullen stijgen als gevolg van toename van comorbiteiten zoals obesitas, diabetes mellitus, en autoimmuunziekten. Daarbij gaat de zorg voor patiënten met chronische wonden gepaard met aanzienlijke kosten. In landen met een hoog inkomen bedragen de kosten voor de behandeling van chronische wonden tussen de 2% en 4% van het totale gezondheidszorgbudget. De gemiddelde kost van de behandeling van een chronische wonde in Europa ligt tussen de 6.000 en 10.000 EUR per jaar [Sme21] Vandaag gebeurt de beoordeling van wondevolutie, wondinfectie en timing van wondheling, voornamelijk op basis van visuele inspectie van de wonde en wondomgeving, wat leidt tot een louter subjectieve klinische beoordeling. Klinische symptomen -zoals die van wondinflammatie- kunnen wijzen op een vertraagde wondgenezing, maar zijn niet consistent aanwezig. De afname van een wondkweek of diagnostisch onderzoek (echografie, röntgenfoto’s, onderzoek onder narcose, ..) kunnen worden uitgevoerd om de oorzaak van de vertraagde genezing op te sporen, maar dit is duur en resultaten zijn niet altijd tijdig beschikbaar. Wondspecialisten hebben momenteel weinig alternatieve parameters ter beschikking om het genezingsresultaat op een objectieve manier te voorspellen en te anticiperen. Databases met uniforme wondparameters en AI-analyses kunnen een objectievere wondobservatie ondersteunen, inclusief de detectie van wondevolutie en wondinfectie. AI-ondersteunde wondzorg kan potentieel de werklast van wondspecialisten verminderen, de toegang tot specifieke medische expertise verbeteren, en de mogelijkheden van digitale opvolging van wondbehandeling en -zorg op afstand vergroten. In het bijzonder kunnen op AI gebaseerde patronen en algoritmen het bepalen van wonddiagnose, -prognose, en behandeling met behulp van verschillende wondparameters ondersteunen en faciliteren.

De kwaliteit van de uitkomst van slimme AI-algoritmen is echter sterk afhankelijk van de beschikbare gegevens, allereerst om deze algoritmen te trainen, later om ze toe te passen in de klinische praktijk. Daarom moeten een reeks wondparameters met voldoende nauwkeurigheid worden gemeten. De oorzaak van moeilijke wondheling is multifactorieel en uit zich oa. in volgende afwijkingen: temperatuur van wonde en de omliggende huid, pH, vochtigheid, omliggend oedeem, vascularisatie, wondbed, aanwezigheid van proteasen (humaan en bacterieel), en zuurstofspanning. Daarom streven we in dit project naar fabricage van flexibele of zelfs rekbare digitale slimme verbanden of e-patches, met ingebedde microsensoren -relevant voor een tijdige diagnose van wond-infectie en verstoorde wondheling- in combinatie met geavanceerde ultra-lage-vermogen micro-elektronica voor realtime data-acquisitie, communicatie en verwerking, om zo slimme AI-algoritmen van essentiële informatie te voorzien waardoor op telegeneeskunde gebaseerde patiëntenopvolging een realiteit kan worden. Specifieke AI-algoritmen in combinatie met data verzameld via slimme verbanden of “smart dressings” kunnen een efficiënt, minimaal invasief, en patiëntvriendelijke oplossing bieden om het wondgenezingsproces te optimaliseren en versnellen.