Беспроводной сенсор на основе наноматериала для мониторинга пролежней и рисков гигиены в реальном времени

Исследовательская группа совместно разработала «беспроводную мультисенсорную платформу» на основе наноматериала для раннего обнаружения пролежней, которые широко распространены среди людей с ограниченной подвижностью, включая пожилых и людей с инвалидностью. Результаты опубликованы в журнале Advanced Functional Materials.

Пролежни — одни из самых болезненных состояний у пожилых и людей с инвалидностью в учреждениях длительного ухода и реабилитации. Они возникают из-за длительного давления, повреждающего ткани кожи, что делает регулярную смену положения и тщательную гигиену критически важными.

Контакт с биозагрязнителями, такими как моча и кал, может дополнительно раздражать поврежденную кожу и усугублять травмы. Однако в условиях больниц нехватка персонала делает мониторинг состояния пациентов в реальном времени крайне сложным.

Существующие сенсоры, прикрепляемые к коже, в основном являются одиночными устройствами, измеряющими только давление. Кроме того, зависимость от батарей малой емкости или проводного питания создавала серьезные проблемы для практического использования.

Чтобы решить эти проблемы, команда под руководством доктора Мёнву Чоя из Корейского научно-исследовательского института электротехнологий (KERI) совместно с доктором Донхви Чо из Корейского научно-исследовательского института химических технологий (KRICT) и профессором Йонг Сук О из Национального университета Чханвон (CWNU) разработала сенсорную платформу. Она способна обнаруживать несколько физиологических сигналов: давление, температуру и газ NH₃ (аммиак), при этом удобно работая за счет беспроводной передачи энергии.

Ключевые особенности технологии:

• Материал: Используется наноматериал сульфид меди (CuS), обладающий отличными антибактериальными и стерилизующими свойствами. Он не только селективно обнаруживает газ NH₃, выделяемый биозагрязнителями, но и помогает предотвращать кожные инфекции.
• Эффективность: Команда максимизировала эффективность сенсора, создав на поверхности CuS трехмерную пористую структуру. Это позволяет быстро обнаруживать NH₃ даже от следовых количеств загрязнителей, невидимых невооруженным глазом.
• Низкая стоимость: В сотрудничестве с KRICT команда наладила массовое производство CuS по низкой цене, просто погружая коммерческую медную пену (Cu foam) в раствор серы (S). Этот простой метод снизил удельную стоимость сенсорного материала более чем в 17 раз по сравнению с существующими методами.
• Беспроводная работа: Совместно с CWNU была применена технология беспроводной передачи энергии, при которой сенсор работает, получая питание от близлежащих устройств, таких как смартфоны или NFC-считыватели. Исследователи тщательно спроектировали физическую и электрическую структуру каждого сенсора, чтобы минимизировать интерференцию сигналов, и самостоятельно разработали схемотехнику и алгоритмы беспроводной связи для стабильного получения данных.

В результате сенсор может автоматически отслеживать состояние пациента, просто будучи прикрепленным к коже, без зависимости от батарей или длинных проводов.

Клинические испытания и перспективы:

Команда продемонстрировала клиническую применимость технологии, прикрепив сенсоры к пяти пациентам, включая больных гемиплегией, в сотрудничестве с реабилитационной больницей Gimhae Hansol. Медсестры и сиделки смогли в реальном времени отслеживать состояние кожи пациентов с помощью смартфонов, ноутбуков или планшетов, что способствовало ранней профилактике пролежней и значительно повысило эффективность работы.

Доктор Чой отметил: «Мы разработали высокоэффективный материал, способный селективно обнаруживать аммиак среди газов, выделяемых человеческим телом, при комнатной температуре без внешнего источника энергии. Это первое в мире применение такого материала в беспроводной сенсорной платформе».

Планы команды включают расширение диагностических возможностей платформы для измерения влажности кожи, уровня pH и концентрации молочной кислоты. Цель — широкое использование в лечении хронических ран, раннем обнаружении инфекций и реабилитационном уходе. В дальнейшем технологию планируют развить в интеллектуальную платформу здравоохранения с системами прогнозирования рисков заболеваний на основе ИИ, автоматическими оповещениями и интеграцией с больничными облачными сетями и системами домашнего ухода.