स्वास्थ्य
शोधकर्ताओं ने बायोकंपैटिबल इम्प्लांटेबल एआई-प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया
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टेक्निशे यूनिवर्सिटैट ड्रेसडेन में शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक बायोकंपैटिबल इम्प्लांटेबल एआई प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है जो वास्तविक समय में हृदय की धड़कन जैसे जैविक संकेतों में स्वस्थ और रोग संबंधी पैटर्न को वर्गीकृत करने में सक्षम है। इस प्लेटफ़ॉर्म को चिकित्सा पर्यवेक्षण की आवश्यकता नहीं है ताकि यह चिकित्सा परिवर्तनों का पता लगा सके।
इस शोध को साइंस एडवांसेज पत्रिका में प्रकाशित किया गया है।
इम्प्लांटेबल एआई की चुनौती
जबकि निदान डेटा, जैसे कि ईसीजी, ईईजी और एक्स-रे चित्रों को मशीन लर्निंग के साथ विश्लेषण किया जा सकता है ताकि बीमारियों का पता早 लगाया जा सके, लेकिन मानव शरीर में एआई को इम्प्लांट करना अभी भी बहुत मुश्किल है। यही कारण है कि टीयू ड्रेसडेन वैज्ञानिकों द्वारा यह नया उन्नति इतनी बड़ी बात है, क्योंकि यह पहली बार है जब ऐसी प्रणाली ने सफलता का प्रदर्शन किया है।
शोध टीम का नेतृत्व प्रोफेसर कर्ल लियो ने किया, जिसमें डॉ हंस क्लेमैन और मैटियो कुकी शामिल थे।
उन्होंने एक नए दृष्टिकोण की प्रस्तुति की जो स्वस्थ और रोग संबंधी जैव संकेतों के वास्तविक समय वर्गीकरण के लिए एक बायोकंपैटिबल एआई चिप पर आधारित है। टीम ने पॉलीमर-आधारित फाइबर नेटवर्क पर भरोसा किया, जो संरचनात्मक रूप से मानव मस्तिष्क के समान हैं। यही वह है जो रिज़र्वोयर कंप्यूटिंग के न्यूरोमॉर्फिक एआई सिद्धांत को सक्षम बनाता है।
पॉलीमर फाइबर और रिकरेंट नेटवर्क
जब पॉलीमर फाइबर को एक यादृच्छिक व्यवस्था में बनाया जाता है, तो इसे एक “रिकरेंट नेटवर्क” कहा जाता है, और यह मानव मस्तिष्क की तरह डेटा को संसाधित कर सकता है। क्योंकि नेटवर्क गैर-रेखीय हैं, इसलिए बहुत छोटे संकेत परिवर्तन भी बढ़ाया जा सकता है। एक उदाहरण के रूप में, एक हृदय की धड़कन को अक्सर डॉक्टरों द्वारा मूल्यांकन करने में कठिनाई होती है। इस तरह के कार्यों को पॉलीमर नेटवर्क के माध्यम से आसानी से किया जा सकता है क्योंकि गैर-रेखीय परिवर्तन के कारण।
परीक्षणों के दौरान, एआई ने तीन सामान्य हृदय ताल विकारों से स्वस्थ हृदय की धड़कन को अलग करने में सक्षम दिखाया, और इसने 88% सटीकता दर हासिल की। पॉलीमर नेटवर्क ने एक पेसमेकर की तुलना में कम ऊर्जा की खपत की।
टीम के अनुसार, इस तरह के इम्प्लांटेबल एआई सिस्टम के संभावित अनुप्रयोगों में हृदय ताल विकारों या सर्जरी के बाद जटिलताओं की निगरानी शामिल है। इसके बाद डॉक्टरों और रोगियों को एक स्मार्टफोन के माध्यम से रिपोर्ट की जा सकती है, जो तेजी से चिकित्सा सहायता प्रदान करने में सक्षम बनाती है।
मैटियो कुकी एक पीएचडी छात्र और पत्र के प्रथम लेखक हैं।
“आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक्स को जीव विज्ञान के साथ मिलाने का दृष्टिकोण हाल के वर्षों में काफी आगे बढ़ा है जिसे ऑर्गेनिक मिक्स्ड कंडक्टर्स के विकास के साथ,” कुकी ने कहा। “अब तक, सफलता केवल सरल इलेक्ट्रॉनिक घटकों जैसे कि व्यक्तिगत सिनैप्स या सेंसर तक सीमित रही है। जटिल कार्यों का समाधान नहीं किया जा सका है। हमारे शोध में, हमने इस दृष्टिकोण को साकार करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। रिज़र्वोयर कंप्यूटिंग जैसे न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग की शक्ति का उपयोग करके, हमने न केवल वास्तविक समय में जटिल वर्गीकरण कार्यों को हल किया है, बल्कि हम भविष्य में मानव शरीर के भीतर ऐसा करने में भी सक्षम हो सकते हैं। यह दृष्टिकोण भविष्य में अधिक बुद्धिमान प्रणालियों को विकसित करने में सक्षम बनाएगा जो मानव जीवन को बचाने में मदद कर सकती हैं।”
