Raziskovalci razvijajo biokompatibilno AI-platformo za vsaditev

Skupina raziskovalcev na Technische Universität Dresden je razvila biokompatibilno platformo AI za vsaditev, ki je sposobna v realnem času razvrstiti zdrave in patološke vzorce v bioloških signalih, kot je srčni utrip. Platforma ne potrebuje zdravniškega nadzora za odkrivanje zdravstvenih sprememb.

Raziskava je bila objavljena v reviji Znanost Predplačila.

Izziv umetne inteligence za vsaditev

Čeprav je mogoče diagnostične podatke, kot so EKG, EEG in rentgenske slike, analizirati s strojnim učenjem za zgodnje odkrivanje bolezni, je še vedno izjemno težko vsaditi umetno inteligenco v človeško telo. Zato je nov napredek znanstvenikov TU Dresden na Katedri za optoelektroniko tako velik posel, saj je prvič, da je tak sistem dokazal uspeh. 

Raziskovalno skupino so vodili prof. Karl Leo, dr. Hans Kleemann in Matteo Cucchi. 

Predstavili so nov pristop za razvrščanje zdravih in bolnih bioloških signalov v realnem času, ki temelji na biokompatibilnem AI čipu. Ekipa se je zanašala na omrežja vlaken na osnovi polimerov, ki so strukturno podobna človeškim možganom. To je tisto, kar omogoča nevromorfni AI princip računalništva rezervoarjev. 

Polimerna vlakna in ponavljajoče se mreže

Ko so polimerna vlakna oblikovana v naključni razporeditvi, se to imenuje "ponavljajoče se omrežje" in lahko obdeluje podatke kot človeški možgani. Ker so omrežja nelinearna, se lahko ojačajo tudi izjemno majhne spremembe signala. Primer tega bi bil srčni utrip, ki ga zdravniki pogosto težko ocenijo. Naloge, kot je ta, je mogoče enostavno opraviti prek polimerne mreže zahvaljujoč nelinearni transformaciji. 

Umetna inteligenca je med poskusi pokazala sposobnost razlikovanja med zdravimi srčnimi utripi in tremi običajnimi aritmijami in dosegla 88-odstotno stopnjo natančnosti. Polimerna mreža je tudi porabila manj energije kot srčni spodbujevalnik.

Po besedah ​​ekipe potencialne aplikacije za tak sistem umetne inteligence za vsaditev vključujejo spremljanje srčnih aritmij ali zapletov po operaciji. Te lahko nato prek pametnega telefona sporočijo tako zdravnikom kot bolnikom, kar omogoča hitro medicinsko pomoč.

Matte Cucchi je doktorski študent in prvi avtor prispevka. 

"Vizija združevanja sodobne elektronike z biologijo je v zadnjih letih z razvojem tako imenovanih organskih mešanih prevodnikov daleč napredovala," je dejal Cucchi. »Vendar so bili doslej uspehi omejeni na preproste elektronske komponente, kot so posamezne sinapse ali senzorji. Reševanje kompleksnih nalog doslej ni bilo mogoče. V naši raziskavi smo zdaj naredili ključni korak k uresničitvi te vizije. Z izkoriščanjem moči nevromorfnega računalništva, kot je tukaj uporabljeno rezervoarsko računalništvo, nam je uspelo ne le rešiti zapletene naloge klasifikacije v realnem času, ampak bomo to potencialno lahko storili tudi v človeškem telesu. Ta pristop bo v prihodnosti omogočil razvoj nadaljnjih inteligentnih sistemov, ki lahko pomagajo reševati človeška življenja.«