研究者が開発した生体適合性を備えた埋め込み可能なAIプラットフォーム

ドレスデン工科大学の研究者チームは、心拍などの生物信号の正常および病理学的パターンをリアルタイムで分類できる生体適合性を備えた埋め込み可能なAIプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、医療監督なしで医療上の変化を検出できます。

この研究は、Science Advances誌に掲載されました。

埋め込み可能なAIの課題

診断データ、たとえばECG、EEG、X線画像は、疾患を早期に検出するために機械学習で分析できますが、AIを人間の体内に埋め込むことは非常に難しいです。これが、ドレスデン工科大学のオプトエレクトロニクス学科の科学者による新しい進歩が大きなものである理由です。なぜなら、これがこのようなシステムが成功を収めた最初の事例だからです。

研究チームは、カール・レオ教授、ハンス・クレーマン博士、そしてマテオ・クッキによって率いられました。

彼らは、生体適合性のあるAIチップに基づく正常および疾患のバイオ信号のリアルタイム分類のための新しいアプローチを提示しました。チームは、人間の脳に構造的に似たポリマー系ファイバーネットワークに依存しました。これにより、リザーバー・コンピューティングのニューロモルフィックAI原理が可能になります。

ポリマーファイバーと再帰ネットワーク

ポリマーファイバーがランダムな配置で形成されると、これを「再帰ネットワーク」と呼び、人間の脳のようにデータを処理できます。ネットワークは非線形なので、極めて小さな信号変化も増幅できます。心拍は、医師が評価するのに苦労することが多い例ですが、このようなタスクはポリマーネットワークによって容易に実行できます。非線形変換のおかげです。

AIは、3つの一般的な不整脈からの正常な心拍を区別する能力を実証し、88％の精度率を達成しました。ポリマーネットワークは、ペースメーカーよりも少ないエネルギーを消費しました。

チームによると、このような埋め込み可能なAIシステムの潜在的な応用例には、心拍の不整脈や手術後の合併症の監視が含まれます。これらは、スマートフォンを介して医師と患者に報告できます。これにより、迅速な医療支援が可能になります。

マテオ・クッキは、博士課程の学生であり、この研究の第一著者です。

クッキは、「近年の有機混合導電体の開発により、現代の電子機器と生物学を組み合わせるというビジョンが大きな進歩を遂げてきました。しかし、現在のところ、成功は単純な電子部品、たとえば個々のシナプスやセンサーに限定されていました。複雑なタスクを解決することはできませんでした。私たちの研究では、このビジョンを実現するための重要なステップを踏み出しました。ニューロモルフィック・コンピューティング、特にここで使用されているリザーバー・コンピューティングの力を利用することで、リアルタイムで複雑な分類タスクを解決することに成功しました。将来的には、人間の体内でこれを行うことも可能になるでしょう。このアプローチにより、将来的に人間の命を救うことができるさらなるインテリジェントなシステムを開発することが可能になります。」