面向患者伤口愈合评估的深度多模态方法

患者住院是造成高额伤口护理成本的主要因素之一。大多数患者不会获得需要立即住院的伤口。然而，由于治疗延迟、患者不依从或既存共病等因素，伤口可能恶化，最终导致住院。在本文中，我们提出一种深度多模态方法，用于预测患者住院风险。我们的目标通过综合利用伤口变量和患者伤口图像来自信地预测住院风险。该领域的现有工作主要聚焦于基于不同伤口类型的愈合轨迹。我们开发了一种基于迁移学习的伤口评估解决方案，能够预测从伤口图像中提取的伤口变量及其愈合轨迹，这是我们的主要贡献。我们认为，新模型的开发有助于早期检测可能影响愈合过程的复杂性，同时也减少了临床医生诊断伤口所需的时间。