你有没有在烫伤后，下意识抓起牙膏？

看见家人噎住时，第一反应是不是赶紧拍背？

这些代代相传的老方法，看似是关怀，可能正在帮倒忙。

家庭急救错误操作极为普遍，多项调查显示，错误使用牙膏、酱油处理烫伤的比例超过70%，而掌握正确急救技能并能在紧急情况下准确实施的公众比例不足10%^[1]。

生命经不起试错。在最新版的《中国公民健康素养——基本知识与技能（2024年版）》中，第62条明确将“会处理烧烫伤，会用腹部冲击法排出气道异物”列为每个人都应掌握的基本技能。而随着材料科学与人工智能（AI）的突破，这场急救革命正在向“精准化、智能化、高效化”全面升级。

烧烫伤急救：从偏方误治到材料革命

烧烫伤的核心伤害机制，在于高温会持续向皮肤深层传导——就像一块离开火源却依然滚烫的铁板，其余热会继续灼伤下方组织。而牙膏、酱油等的黏稠质地会形成隔热膜，导致创面热量无法散发，反而向深层组织渗透，让浅二度烧伤硬生生变成深二度。正确做法应该是在没有皮肤破损的情况下冷水冲洗，快速带走皮肤表面积聚的热量，阻止其向真皮及皮下组织渗透，从而从根本上减轻红肿、水疱乃至疤痕的风险^[2]。

正是这一临床痛点，催生了材料的革命性进步。扬州大学陈建美团队2025年发表于Advanced Healthcare Materials的本征生物活性微凝胶(GTP microgels)，标志着急救敷料从载体向治疗主体的嬗变^[4]。该材料通过原位自组装形成三维网络，具备三重协同机制。

秒级止血网络：其独特的孔隙结构（直径50-200μm）可在接触创面渗液或血液后1分钟内，吸收超过自身重量300%的液体，通过物理封堵与浓缩凝血因子双重路径，实现快速止血，出血量减少超80%。这对于现场急救至关重要——研究提示，血液流失每延迟1分钟，深二度烧伤患者发生休克的风险就可能上升7%。

长效抗氧化应激：材料中茶多酚的酚羟基结构，赋予了其持续清除自由基的能力（DPPH清除率＞90%），能直接中和创面早期产生的氧化风暴，效果可持续72小时。

光热协同促愈：在近红外光激发下，微凝胶产生温和热效应（42-45℃），促进局部血管内皮生长因子（VEGF）表达上调3.2倍（P＜0.01），14天伤口闭合率达86.9%（对照组67.7%）。值得注意的是，该研究采用猪全层皮肤缺损模型，其皮肤厚度与血管分布与人类高度相似，增强了转化可信度。

从依赖手感，到数据驱动的精准冲击技法

与烧烫伤这种组织损伤的急救并行，另一项关乎瞬时生死的气道异物梗阻急救，其技术精准化也因AI与力学分析而迎来变革。

气道异物梗阻急救的基石是腹部冲击法（海姆立克手法），但其操作很大程度上依赖于施救者的经验与力量，存在一定的不确定性与风险。2024年日本一项回顾性研究分析了1,947例EMS数据，显示实际操作成功率仅46.6%，首次操作成功率41.5%，提示手法标准化存在巨大挑战^[5]。在特殊人群的急救中，传统技术面临着更大的挑战，比如肥胖患者，厚厚的腹壁脂肪层就像一层“缓冲垫”，使得传统手法的压力难以有效传导至膈肌。

要突破这一困境，关键在于提升施救者技能的标准化与精准度，AI与智能装备为此带来了转机。传统培训中依赖讲师示范与学员自行领悟的模式，正被集“教、学、练、考”于一体的智慧化教学装备所补充与升级。例如，配备AI指导系统的海姆立克急救法科普机器人，能引导学员在模拟人上进行标准化操作，并通过屏幕实时反馈动作的力度、角度与位置偏差，实现即时纠错，显著提升了技能掌握的准确性^[6]。

新型培训模拟人内置了精密的压力、位移等传感器，能够精准捕捉学员实施腹部冲击时施加的力度变化与作用点，并将数据直观转化为可视化图表或评分。这种即时、量化的反馈机制，极大地增强了训练的临场感与沉浸感，使抽象的操作要领转化为可测量、可优化的具体指标^[7]。针对传统腹部冲击法培训，这类技术不仅强化了对于标准救助姿势、冲击节奏的肌肉记忆训练，还能通过模拟人内置的交互抗按压反馈和智能语音提示，模拟真实气道异物梗阻解除的物理过程，让练习更贴近现实。

此外，智能化培训系统可切换培训模块，针对婴儿、孕妇、肥胖者等特殊人群，通过虚实结合的方式——即利用高保真物理模拟人结合虚拟现实（VR）或增强现实（AR）场景——培训人员能在高度仿真的多样化急救情境中反复锤炼判断力与操作技能，从而克服传统培训中场景单一、技能迁移困难的痛点，为应对真实世界的复杂急救挑战做好更充分的准备。

急救体系的智能化重构：

材料-AI-教育的三角闭环

前沿技术的价值，不仅在于其本身，更在于它们如何相互融合，重构整个急救体系。未来的急救，将是一个“智能材料感知、人工智能决策、数字技术培训”的三角闭环。

技术融合场景：可以设想，未来的急救包中配备的是智能敷料。这种敷料内嵌微型pH传感器，能持续监测创面微环境（细菌代谢常导致pH值降至6.5以下）。数据通过蓝牙实时传输至手机App，由AI算法分析pH变化曲线，提前预警感染风险，指导用户及时就医。这种材料感知-AI决策-患者响应的闭环管理，已在部分医院的烧伤科开展早期探索性应用。

VR与力反馈技术：有研究探索了VR结合力反馈技术在急救培训中的应用。例如，2023年的一项研究开发了用于心肺复苏（CPR）的VR模拟器，通过强化学习算法实时纠正学员的操作姿势和力度偏差[6]。此外，2025年的一项研究也开发了使用VR和力反馈手套进行创伤急救培训的系统^[8]。这些系统通过VR提供视觉模拟，结合力反馈手套提供触觉反馈，能够模拟不同体型患者的真实力学反馈，从而提高培训效果。

未来与挑战：尽管前景广阔，但智能化急救体系的全面落地仍面临成本（如高端生物材料昂贵）、监管（AI医疗软件监管政策不充分）与公平性（技术普及可能加剧医疗资源差距）三大挑战。对此，国家创伤医学中心等机构已提出“分层急救体系” 的构想：基于伤情严重程度和医疗资源能力，将创伤救治划分为不同层级，形成分级诊疗、上下联动、区域协同的闭环救治网络，大力鼓励技术创新。相信在未来，随着科技的进步，更先进的智能材料与AI系统，经过验证、性价比更高的技术改进方案（如标准化的急救材料包），会为每一个生命赢得更多生机。

结语

从试图用牙膏覆盖伤口的传统经验，到基于生物力学模拟优化冲击力度；从面对复杂创面的经验性判断，到AI通过微环境数据给出预警——急救医学正在经历一场深刻的范式转移。这场革命的内核，是将急救从高度依赖个人经验与瞬时反应，升级为融合了材料科学、数据算法与精准工程的系统科学。

它不旨在替代医护人员的专业判断与人文关怀，而是致力于为其提供更锐利的工具与更智慧的大脑，让每一次关键的“秒级反应”，都建立在更坚实、更精准的基础之上，最终织就一张更牢固的生命安全网。掌握正确的急救知识，拥抱经科学验证的新方法，是我们每个人都能为这份安全做出的贡献。

参考文献

[1] 江南大学三下乡调研：关于急救知识普及程度及培训需求的调查报告https://news.jiangnan.edu.cn/info/1081/86450.htm

[2] 中华医学会儿科学分会灾害儿科学学组, 中国人民解放军儿科学专业委员会. 儿童烧伤预防和现场救治专家共识[J]. 中国当代儿科杂志, 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.