Ricercatori Sviluppano una Piattaforma AI Implantabile Biocompatibile

Un team di ricercatori della Technische Universität Dresden ha sviluppato una piattaforma AI implantabile biocompatibile in grado di classificare in tempo reale schemi sani e patologici in segnali biologici come i battiti cardiaci. La piattaforma non necessita di supervisione medica per rilevare cambiamenti medici.

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Science Advances.

La Sfida dell’AI Implantabile

Mentre i dati diagnostici, come l’ECG, l’EEG e le immagini ai raggi X, possono essere analizzati con il machine learning per rilevare le malattie precocemente, è ancora estremamente difficile impiantare l’AI nel corpo umano. È per questo che il nuovo progresso dei ricercatori della TU Dresden al Chair of Optoelectronics è così importante, poiché è la prima volta che un tale sistema ha dimostrato il successo.

Il team di ricerca è stato guidato da Prof. Karl Leo, Dr. Hans Kleemann e Matteo Cucchi.

Hanno presentato un nuovo approccio per la classificazione in tempo reale di segnali bio-sani e malati basato su un chip AI biocompatibile. Il team si è affidato a reti di fibre polimeriche, che assomigliano strutturalmente al cervello umano. Queste sono ciò che abilita il principio di calcolo neuromorfico dell’AI di reservoir computing.

Fibre Polimeriche e Reti Ricorrenti

Quando le fibre polimeriche sono formate in un arrangiamento casuale, questo è denominato “rete ricorrente” e può elaborare dati come il cervello umano. Poiché le reti sono non lineari, anche i cambiamenti di segnale estremamente piccoli possono essere amplificati. Un esempio di ciò è il battito cardiaco, che i medici spesso lottano per valutare. Compiti come questo possono essere eseguiti attraverso la rete polimerica facilmente grazie alla trasformazione non lineare.

L’AI ha dimostrato la capacità di differenziare tra battiti cardiaci sani e tre comuni aritmie durante i trial, e ha raggiunto un tasso di accuratezza dell’88%. La rete polimerica ha anche consumato meno energia di un pacemaker.

Secondo il team, le potenziali applicazioni per un tale sistema AI implantabile includono il monitoraggio delle aritmie cardiache o delle complicazioni dopo l’intervento chirurgico. Questi possono essere segnalati ai medici e ai pazienti attraverso uno smartphone, il che consente un’assistenza medica rapida.

Matte Cucchi è uno studente di dottorato e autore principale della pubblicazione.

“La visione di combinare l’elettronica moderna con la biologia è progredita notevolmente negli ultimi anni con lo sviluppo dei cosiddetti conduttori misti organici”, ha detto Cucchi. “Tuttavia, i successi sono stati limitati a componenti elettronici semplici come singoli sinapsi o sensori. Risolvere compiti complessi non è stato possibile finora. Nella nostra ricerca, abbiamo ora compiuto un passo cruciale verso la realizzazione di questa visione. Sfruttando il potere del calcolo neuromorfico, come il reservoir computing utilizzato qui, siamo riusciti non solo a risolvere compiti di classificazione complessi in tempo reale, ma potremmo anche essere in grado di farlo all’interno del corpo umano. Questo approccio renderà possibile sviluppare ulteriori sistemi intelligenti in futuro che possono aiutare a salvare vite umane.”