在戰場上，醫院營地往往遠離前線數百英里，醫護兵在資源有限且面臨持續威脅的環境下，需要為存在廣泛醫療需求的傷員提供重症護理。針對這一挑戰，約翰斯·霍普金斯大學應用物理實驗室的研究人員正致力於通過 AR、預測性解剖可視化和人工智慧技術，為戰場醫護提供挽救生命的護理服務。
項目首席研究員鮑比·阿米格指出，能夠快速準確地在任何環境中定位受傷點，將大大提高挽救生命的潛力。該團隊開發的工具旨在為醫護兵提供一個個人器官可視化地圖，並指導緊急反應程序，從而解決野戰醫學中的一個重大難題。
這一項目的起源在於改善典型戰場條件下創傷護理的迫切需求。隨著未來美國軍事行動的轉變，戰場上的長時間護理成為必要，這進一步強調了在嚴峻環境下進行高級創傷護理的重要性。阿米格解釋稱，軍事領域的動態變化可能導致失去過去的空中優勢和迅速撤離能力，因此必須開發新技術，確保戰場和偏遠地區能夠更加自給自足，實現即時護理。
約翰斯·霍普金斯大學團隊提出的方案利用軍用 AR 頭顯的可視化能力，直接在醫護兵的視場中可視化具體的器官地圖。AI 系統根據外部身體標誌預測內部器官的可能位置，並通過 AR 技術精確顯示並引導醫護兵進行緊急處理。生物醫學工程師安娜·奈特表示，相關模型允許醫護兵「看到」皮膚下面的情況，並預測器官的位置。
該團隊在統計形狀地圖集方面的豐富經驗，使他們能夠更精確地預測器官位置，這對於準確評估不同士兵的身體類型至關重要。阿米格強調，這意味著要超越基本的大小分類，對醫療評估和干預進行微調。團隊使用深度學習技術，結合數百次 CT 掃描的數據，增強圖譜以進行詳細的解剖預測。在評估過程中，AR 頭顯可以實時顯示相關資訊。
奈特表示，從長遠來看，他們希望這樣的工具能夠幫助醫務人員在診斷和治療士兵時發揮超常水平。初步結果顯示，該技術能夠預測胸腔內 66 種不同解剖結構的個體形狀，為戰場醫護提供了前所未有的支持。
