Naukowcy opracowali biokompatybilną platformę AI do implantacji

Zespół naukowców z Technische Universität Dresden opracował biokompatybilną platformę AI, która jest w stanie klasyfikować w czasie rzeczywistym zdrowe i patologiczne wzorce w biologicznych sygnałach, takich jak bicie serca. Platforma nie wymaga nadzoru medycznego, aby wykryć zmiany medyczne.

Badania zostały opublikowane w czasopiśmie Science Advances.

Wyzwanie implantowalnej AI

Chociaż dane diagnostyczne, takie jak ECG, EEG i zdjęcia rentgenowskie, mogą być analizowane za pomocą uczenia maszynowego w celu wykrycia chorób we wczesnym stadium, nadal jest bardzo trudno wszczepić AI do ludzkiego ciała. Dlatego nowy przełom naukowców z TU Dresden jest tak ważny, ponieważ jest to pierwszy raz, kiedy taki system odniósł sukces.

Zespół badawczy kierowany był przez prof. Karla Leo, dr. Hansa Kleemanna i Matteo Cucchiego.

Przedstawili nowe podejście do klasyfikacji w czasie rzeczywistym zdrowych i chorych bio-sygnałów na podstawie biokompatybilnego chipa AI. Zespół oparł się na sieciach włókien polimerowych, które strukturalnie przypominają ludzki mózg. To właśnie umożliwia zasadę neuromorficznego AI, czyli tzw. obliczeń rezerwowych.

Włókna polimerowe i sieci rekurencyjne

Gdy włókna polimerowe są utworzone w losowej kolejności, nazywa się to „siecią rekurencyjną” i może przetwarzać dane jak ludzki mózg. Ponieważ sieci są nieliniowe, nawet bardzo małe zmiany sygnału mogą być wzmocnione. Przykładem może być bicie serca, które często sprawia trudności lekarzom. Zadania takie mogą być wykonywane za pomocą sieci polimerowej dzięki nieliniowej transformacji.

AI wykazało zdolność do różnicowania między zdrowymi biciami serca a trzema powszechnymi arytmiami podczas testów i osiągnęło wskaźnik dokładności 88%. Sieć polimerowa zużywała również mniej energii niż rozrusznik serca.

Zgodnie z oświadczeniem zespołu, potencjalne zastosowania takiego systemu AI obejmują monitorowanie arytmii serca lub powikłań po operacji. Mogą one być następnie zgłaszane lekarzom i pacjentom za pomocą smartfona, co umożliwia szybą pomoc medyczną.

Matte Cucchi jest doktorantem i pierwszym autorem artykułu.

“Wizja połączenia nowoczesnej elektroniki z biologią posunęła się znacznie w ostatnich latach dzięki rozwojowi tzw. mieszanych przewodników organicznych”, powiedział Cucchi. “Dotychczas jednak sukcesy były ograniczone do prostych elementów elektronicznych, takich jak pojedyncze synapsy lub sensory. Rozwiązywanie złożonych zadań nie było możliwe do tej pory. W naszych badaniach dokonaliśmy istotnego kroku w kierunku realizacji tej wizji. Wykorzystując moc obliczeń neuromorficznych, takich jak obliczenia rezerwowe, które tutaj zastosowaliśmy, udało nam się nie tylko rozwiązać złożone zadania klasyfikacji w czasie rzeczywistym, ale również będziemy mogli to robić wewnątrz ludzkiego ciała. To podejście umożliwi opracowanie dalszych inteligentnych systemów w przyszłości, które będą mogły pomóc uratować ludzkie życie.”