燒燙傷能抹牙膏嗎？“秒級反應”遇上“AI大腦”：急救醫學的雙重技術革命|健康素養66條

你有沒有在燙傷后，下意識抓起牙膏？

看見家人噎住時，第一反應是不是趕緊拍背？

這些代代相傳的老方法，看似是關懷，可能正在幫倒忙。

家庭急救錯誤操作極為普遍，多項調查顯示，錯誤使用牙膏、醬油處理燙傷的比例超過70%，而掌握正確急救技能并能在緊急情況下準確實施的公眾比例不足10%[1]。

生命經不起試錯。在最新版的《中國公民健康素養——基本知識與技能（2024年版）》中，第62條明確將“會處理燒燙傷，會用腹部沖擊法排出氣道異物”列為每個人都應掌握的基本技能。而隨著材料科學與人工智能（AI）的突破，這場急救革命正在向“精準化、智能化、高效化”全面升級。

一、燒燙傷急救：從偏方誤治到材料革命

燒燙傷的核心傷害機制，在于高溫會持續向皮膚深層傳導——就像一塊離開火源卻依然滾燙的鐵板，其余熱會繼續灼傷下方組織。而牙膏、醬油等的黏稠質地會形成隔熱膜，導致創面熱量無法散發，反而向深層組織滲透，讓淺二度燒傷硬生生變成深二度。正確做法應該是在沒有皮膚破損的情況下冷水沖洗，快速帶走皮膚表面積聚的熱量，阻止其向真皮及皮下組織滲透，從而從根本上減輕紅腫、水皰乃至疤痕的風險[2]。

然而，傳統冷療雖有效，卻存在局限。根據澳大利亞/新西蘭燒傷登記處2009-2012年數據分析（納入數千例患者），68%患者在入院前接受過冷療，但方法學差異巨大，僅少數達到理想參數。WHO指南指出，冷療效果受時間窗（傷后時間）、水溫、持續時間三重因素制約，且對已發生的組織壞死無逆轉作用[3]。當患者抵達醫院時，創面微環境往往已被大量激活的炎性細胞與因子占據。此時，傳統敷料“被動覆蓋”的模式，可能已錯失了干預的最佳窗口。

正是這一臨床痛點，催生了材料的革命性進步。揚州大學陳建美團隊2025年發表于Advanced Healthcare Materials的本征生物活性微凝膠(GTP microgels)，標志著急救敷料從載體向治療主體的嬗變[4]。該材料通過原位自組裝形成三維網絡，具備三重協同機制。

1. 秒級止血網絡：其獨特的孔隙結構（直徑50-200μm）可在接觸創面滲液或血液后1分鐘內，吸收超過自身重量300%的液體，通過物理封堵與濃縮凝血因子雙重路徑，實現快速止血，出血量減少超80%。這對于現場急救至關重要——研究提示，血液流失每延遲1分鐘，深二度燒傷患者發生休克的風險就可能上升7%。

2. 長效抗氧化應激：材料中茶多酚的酚羥基結構，賦予了其持續清除自由基的能力（DPPH清除率＞90%），能直接中和創面早期產生的氧化風暴，效果可持續72小時。

3. 光熱協同促愈：在近紅外光激發下，微凝膠產生溫和熱效應（42-45℃），促進局部血管內皮生長因子（VEGF）表達上調3.2倍（P＜0.01），14天傷口閉合率達86.9%（對照組67.7%）。值得注意的是，該研究采用豬全層皮膚缺損模型，其皮膚厚度與血管分布與人類高度相似，增強了轉化可信度。

二、從依賴手感，到數據驅動的精準沖擊技法

與燒燙傷這種組織損傷的急救并行，另一項關乎瞬時生死的氣道異物梗阻急救，其技術精準化也因AI與力學分析而迎來變革。

氣道異物梗阻急救的基石是腹部沖擊法（海姆立克手法），但其操作很大程度上依賴于施救者的經驗與力量，存在一定的不確定性與風險。2024年日本一項回顧性研究分析了1,947例EMS數據，顯示實際操作成功率僅46.6%，首次操作成功率41.5%，提示手法標準化存在巨大挑戰[5]。在特殊人群的急救中，傳統技術面臨著更大的挑戰，比如肥胖患者，厚厚的腹壁脂肪層就像一層“緩沖墊”，使得傳統手法的壓力難以有效傳導至膈肌。

要突破這一困境，關鍵在于提升施救者技能的標準化與精準度，AI與智能裝備為此帶來了轉機。傳統培訓中依賴講師示范與學員自行領悟的模式，正被集“教、學、練、考”于一體的智慧化教學裝備所補充與升級。例如，配備AI指導系統的海姆立克急救法科普機器人，能引導學員在模擬人上進行標準化操作，并通過屏幕實時反饋動作的力度、角度與位置偏差，實現即時糾錯，顯著提升了技能掌握的準確性[6]。

新型培訓模擬人內置了精密的壓力、位移等傳感器，能夠精準捕捉學員實施腹部沖擊時施加的力度變化與作用點，并將數據直觀轉化為可視化圖表或評分。這種即時、量化的反饋機制，極大地增強了訓練的臨場感與沉浸感，使抽象的操作要領轉化為可測量、可優化的具體指標[7]。針對傳統腹部沖擊法培訓，這類技術不僅強化了對于標準救助姿勢、沖擊節奏的肌肉記憶訓練，還能通過模擬人內置的交互抗按壓反饋和智能語音提示，模擬真實氣道異物梗阻解除的物理過程，讓練習更貼近現實。

此外，智能化培訓系統可切換培訓模塊，針對嬰兒、孕婦、肥胖者等特殊人群，通過虛實結合的方式——即利用高保真物理模擬人結合虛擬現實（VR）或增強現實（AR）場景——培訓人員能在高度仿真的多樣化急救情境中反復錘煉判斷力與操作技能，從而克服傳統培訓中場景單一、技能遷移困難的痛點，為應對真實世界的復雜急救挑戰做好更充分的準備。

三、急救體系的智能化重構：材料-AI-教育的三角閉環

前沿技術的價值，不僅在于其本身，更在于它們如何相互融合，重構整個急救體系。未來的急救，將是一個“智能材料感知、人工智能決策、數字技術培訓”的三角閉環。

技術融合場景：可以設想，未來的急救包中配備的是智能敷料。這種敷料內嵌微型pH傳感器，能持續監測創面微環境（細菌代謝常導致pH值降至6.5以下）。數據通過藍牙實時傳輸至手機App，由AI算法分析pH變化曲線，提前預警感染風險，指導用戶及時就醫。這種材料感知-AI決策-患者響應的閉環管理，已在部分醫院的燒傷科開展早期探索性應用。

VR與力反饋技術：有研究探索了VR結合力反饋技術在急救培訓中的應用。例如，2023年的一項研究開發了用于心肺復蘇（CPR）的VR模擬器，通過強化學習算法實時糾正學員的操作姿勢和力度偏差[6]。此外，2025年的一項研究也開發了使用VR和力反饋手套進行創傷急救培訓的系統[8]。這些系統通過VR提供視覺模擬，結合力反饋手套提供觸覺反饋，能夠模擬不同體型患者的真實力學反饋，從而提高培訓效果。

未來與挑戰：盡管前景廣闊，但智能化急救體系的全面落地仍面臨成本（如高端生物材料昂貴）、監管（AI醫療軟件監管政策不充分）與公平性（技術普及可能加劇醫療資源差距）三大挑戰。對此，國家創傷醫學中心等機構已提出“分層急救體系” 的構想：基于傷情嚴重程度和醫療資源能力，將創傷救治劃分為不同層級，形成分級診療、上下聯動、區域協同的閉環救治網絡，大力鼓勵技術創新。相信在未來，隨著科技的進步，更先進的智能材料與AI系統，經過驗證、性價比更高的技術改進方案（如標準化的急救材料包），會為每一個生命贏得更多生機。

四、結語

從試圖用牙膏覆蓋傷口的傳統經驗，到基于生物力學模擬優化沖擊力度；從面對復雜創面的經驗性判斷，到AI通過微環境數據給出預警——急救醫學正在經歷一場深刻的范式轉移。這場革命的內核，是將急救從高度依賴個人經驗與瞬時反應，升級為融合了材料科學、數據算法與精準工程的系統科學。

它不旨在替代醫護人員的專業判斷與人文關懷，而是致力于為其提供更銳利的工具與更智慧的大腦，讓每一次關鍵的“秒級反應”，都建立在更堅實、更精準的基礎之上，最終織就一張更牢固的生命安全網。掌握正確的急救知識，擁抱經科學驗證的新方法，是我們每個人都能為這份安全做出的貢獻。

參考文獻

[1] 江南大學三下鄉調研：關于急救知識普及程度及培訓需求的調查報告https://news.jiangnan.edu.cn/info/1081/86450.htm

[2] 中華醫學會兒科學分會災害兒科學學組, 中國人民解放軍兒科學專業委員會. 兒童燒傷預防和現場救治專家共識[J]. 中國當代兒科雜志, 2021, 23(12): 1191-1199.

[3] Wood FM, Phillips M, Jovic T, et al. Water First Aid Is Beneficial In Humans Post-Burn: Evidence from a Bi-National Cohort Study[J]. PLoS One. 2016 Jan 25;11(1):e0147259. Doi: 10.1371/journal.pone.0147259.

[4] Liu Z, Wu H, Wang X,et al. Microfluidics-Inspired Microgels with Intrinsic Bioactivity for Advanced Burn Wound Therapy[J]. Adv Healthc Mater. 2025 Nov 6:e02477. Doi: 10.1002/adhm.202502477.

[5] Suga R, Igarashi Y, Kitano S, Suzuki K, Yokobori S, Ogawa S, Yokota H. Effectiveness of the Abdominal Thrust Maneuver for Airway Obstruction Removal: Analysis of Data from the National Emergency Medical Services Information System[J]. Nippon Medical School Journal, 2024, 91(5): 415-422.

[6] Peek JJ, Max SA, Bakhuis W,et al. Virtual Reality Simulator versus Conventional Advanced Life Support Training for Cardiopulmonary Resuscitation Post-Cardiac Surgery: A Randomized Controlled Trial[J]. J Cardiovasc Dev Dis. 2023 Feb 4;10(2):67. Doi: 10.3390/jcdd10020067.

[7] Boutin J, Kamoonpuri J, Faieghi R, et al. Smart haptic gloves for virtual reality surgery simulation: a pilot study on external ventricular drain training[J]. Front Robot AI. 2024 Jan 10;10:1273631. Doi: 10.3389/frobt.2023.1273631.

[8] Xie L, Liu D, Feng M,et al. Development of a training system for virtual reality trauma first aid nursing teamwork in central China[J]. BMC Med Educ. 2025 Jul 6;25(1):1008. doi: 10.1186/s12909-025-07616-7.