باحثون يطورون منصة ذكاء اصطناعي قابلة للزرع ومطابقة للأنسجة الحية

فريق من الباحثين في جامعة دريسدن التقنية طور منصة ذكاء اصطناعي قابلة للزرع ومطابقة للأنسجة الحية،能够 تصنيف الأنماط الصحية والممرضة في الإشارات البيولوجية مثل ضربات القلب في الوقت الفعلي. لا تحتاج المنصة إلى إشراف طبي لاكتشاف التغيرات الطبية.

نشر البحث في مجلة ساينس أدفانس.

تحدي الذكاء الاصطناعي القابل للزرع

في حين يمكن تحليل البيانات التشخيصية، مثل تخطيط القلب، وتخطيط الدماغ، وصور الأشعة السينية مع الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأمراض في وقت مبكر، لا يزال من الصعب جدًا زرع الذكاء الاصطناعي في الجسم البشري. هذا هو السبب في أن التقدم الجديد من علماء جامعة دريسدن التقنية في قسم الضوئيات هو أمر كبير، لأنه المرة الأولى التي تظهر فيها مثل هذه النظام نجاحًا.

قاد فريق البحث البروفيسور كارل ليو، والدكتور هانس كليمANN، وماتيو كوتشي.

قدموا مقاربة جديدة لتصنيف الإشارات البيولوجية الصحية والممرضة في الوقت الفعلي dựa على شريحة ذكاء اصطناعي متوافقة حيويا. اعتمد الفريق على شبكات الألياف البوليمرية، التي تشبه هيكليًا الدماغ البشري. هذه هي ما تمكن مبدأ الذكاء الاصطناعي الشبكي من الحوسبة.

ألياف البوليمر والشبكات المتكررة

عندما تتشكل الألياف البوليمرية في ترتيب عشوائي، يُطلق عليها “شبكة متكررة”، ويمكنها معالجة البيانات مثل الدماغ البشري. بسبب أن الشبكات غير خطية، يمكن تعزيز حتى التغييرات الصغيرة جدًا في الإشارات. مثال على ذلك هو ضربات القلب، التي يجد الأطباء صعوبة في تقييمها. يمكن إنجاز مهام مثل هذه بسهولة من خلال الشبكة البوليمرية بفضل التحويل غير الخطي.

أظهر الذكاء الاصطناعي القدرة على التمييز بين ضربات القلب الصحية وثلاثة أنواع من الرجفان في التجارب، وبلغ معدل دقته 88٪. كما استهلكت الشبكة البوليمرية طاقة أقل من جهاز محفز القلب.

وفقًا للفريق، تشمل التطبيقات المحتملة لنظام الذكاء الاصطناعي القابل للزرع مراقبة الرجفان القلبي أو المضاعفات بعد الجراحة. يمكن إبلاغها إلى الأطباء والمرضى من خلال هاتف ذكي، مما يتيح المساعدة الطبية السريعة.

ماتيو كوتشي هو طالب دكتوراه ومؤلف رئيسي للمقال.

“لقد جاءت رؤية الجمع بين الإلكترونيات الحديثة والبيولوجيا على مدار السنوات القليلة الماضية مع تطوير ما يسمى الموصلات المختلطة العضوية”، قال كوتشي. “حتى الآن، كانت النجاحات محدودة للمكونات الإلكترونية البسيطة مثل السينابس الفردية أو المستشعرات. لم يكن حل المهام المعقدة ممكنًا حتى الآن. في بحثنا، قدمنا خطوة حاسمة نحو تحقيق هذه الرؤية. من خلال استخدام قوة الحوسبة الشبكية، مثل الحوسبة المستودعة هنا، نجحنا ليس فقط في حل المهام التصنيفية المعقدة في الوقت الفعلي ولكننا سنكون قادرين أيضًا على القيام بذلك داخل الجسم البشري. هذا النهج سيجعل من الممكن تطوير أنظمة ذكية إضافية في المستقبل التي يمكن أن تساعد في إنقاذ الأرواح البشرية.”