Исследователи разработали биосовместимую имплантируемую платформу ИИ

Команда исследователей в Техническом университете Дрездена разработала биосовместимую имплантируемую платформу ИИ, способную классифицировать в реальном времени здоровые и патологические закономерности в биологических сигналах, таких как сердечные сокращения. Платформа не требует медицинского надзора для обнаружения изменений в здоровье.

Исследование было опубликовано в журнале Science Advances.

Проблема имплантируемого ИИ

Хотя диагностические данные, такие как ЭКГ, ЭЭГ и рентгеновские изображения, могут быть проанализированы с помощью машинного обучения для обнаружения заболеваний на ранней стадии, все еще очень сложно имплантировать ИИ в человеческое тело. Это почему новое достижение ученых ТУ Дрездена так важно, поскольку это первый раз, когда такая система продемонстрировала успех.

Исследовательская группа была возглавлена профессором Карлом Лео, доктором Хансом Клееманом и Маттео Кукки.

Они представили новый подход для классификации здоровых и больных биосигналов в реальном времени на основе биосовместимой микросхемы ИИ. Команда полагалась на полимерные волокна, которые структурно напоминают человеческий мозг. Это позволяет принципу нейроморфного ИИ резервуарного вычисления.

Полимерные волокна и рекуррентные сети

Когда полимерные волокна образуются в случайном расположении, это называется “рекуррентной сетью”, и она может обрабатывать данные как человеческий мозг. Поскольку сети нелинейны, даже очень небольшие изменения сигналов могут быть усилены. Примером этого может быть сердечный ритм, который врачи часто с трудом оценивают. Такие задачи можно выполнить с помощью полимерной сети легко благодаря нелинейному преобразованию.

ИИ продемонстрировал способность различать здоровые сердечные сокращения и три распространенных аритмии во время испытаний и достиг уровня точности 88%. Полимерная сеть также потребляла меньше энергии, чем кардиостимулятор.

По мнению команды, потенциальные применения такой имплантируемой системы ИИ включают мониторинг сердечных аритмий или осложнений после операции. Эти данные могут быть сообщены как врачам, так и пациентам через смартфон, что позволяет быстро оказать медицинскую помощь.

Маттео Кукки – аспирант и первый автор статьи.

“Видение сочетания современной электроники с биологией продвинулось далеко в последние годы с развитием так называемых органических смешанных проводников”, – сказал Кукки. “Однако пока успехи были ограничены простыми электронными компонентами, такими как отдельные синапсы или датчики. Решение сложных задач было невозможно до сих пор. В нашем исследовании мы сделали важный шаг к реализации этого видения. Используя силу нейроморфных вычислений, таких как резервуарное вычисление, использованное здесь, мы смогли не только решить сложные задачи классификации в реальном времени, но и потенциально сделать это внутри человеческого тела. Этот подход позволит разработать дальнейшие интеллектуальные системы в будущем, которые смогут помочь спасти человеческие жизни.”