Sistema de IA implantável desenvolvido para detecção precoce e tratamento de doenças

Sistema de IA implantável desenvolvido para detecção precoce e tratamento de doenças

Rede neural baseada em polímero artificial

Rede neural baseada em polímero artificial. O comportamento fortemente não linear dessas redes permite seu uso na computação de reservatórios. Crédito: TU Dresden

A inteligência artificial (IA) mudará fundamentalmente a medicina e a saúde: os dados de diagnóstico do paciente, por exemplo, de ECG, EEG ou imagens de raios-X, podem ser analisados ​​com a ajuda do aprendizado de máquina, para que as doenças possam ser detectadas em um estágio muito inicial com base em mudanças sutis. No entanto, implantar IA no corpo humano ainda é um grande desafio técnico. Os cientistas da TU Dresden na cadeira de optoeletrônica conseguiram pela primeira vez desenvolver uma plataforma de IA implantável biocompatível que classifica em tempo real padrões saudáveis ​​e patológicos em sinais biológicos, como batimentos cardíacos. Ele detecta alterações patológicas mesmo sem supervisão médica. Os resultados da pesquisa já foram publicados na revista. Avanços da Ciência.

Neste trabalho, a equipe de pesquisa liderada pelo Prof. Karl Leo, Dr. Hans Kleemann e Matteo Cucchi demonstra uma abordagem para classificação em tempo real de biossinais saudáveis ​​e doentes com base em um chip de IA biocompatível. Eles usaram redes de fibra baseadas em polímero que se assemelham estruturalmente ao cérebro humano e permitem o princípio de IA neuromórfico da computação de reservatório. O arranjo aleatório das fibras poliméricas forma uma chamada “rede recorrente”, que permite processar dados de forma análoga ao cérebro humano. A não linearidade dessas redes permite amplificar até as menores mudanças de sinal, que – no caso do batimento cardíaco, por exemplo – costumam ser difíceis de avaliar pelos médicos. No entanto, a transformação não linear usando a rede de polímero torna isso possível sem problemas.

Nos testes, o AI foi capaz de diferenciar entre batimentos cardíacos saudáveis ​​de três arritmias comuns com 88% precisão avaliar. No processo, a rede de polímero consumiu menos energia do que um marca-passo. As aplicações potenciais para sistemas de IA implantáveis ​​são múltiplas: por exemplo, eles poderiam ser usados ​​para monitorar arritmias cardíacas ou complicações após a cirurgia e relatá-las a médicos e pacientes via smartphone, permitindo assistência médica rápida.

“A visão de combinar a eletrônica moderna com a biologia percorreu um longo caminho nos últimos anos com o desenvolvimento dos chamados condutores mistos orgânicos”, explica Matteo Cucchi, aluno de doutorado e primeiro autor do artigo. “Até agora, no entanto, os sucessos foram limitados a componentes eletrônicos simples, como sinapses ou sensores individuais. Resolver tarefas complexas não foi possível até agora. Em nossa pesquisa, demos um passo crucial para concretizar essa visão. Aproveitando o poder da computação neuromórfica, como a computação de reservatório usada aqui, conseguimos não apenas resolver tarefas de classificação complexas em tempo real, mas também seremos potencialmente capazes de fazer isso dentro do corpo humano. Esta abordagem tornará possível desenvolver mais sistemas inteligentes no futuro que podem ajudar a salvar vidas humanas. ”

Referência: “Computação de reservatório com redes eletroquímicas orgânicas biocompatíveis para classificação de biossinais inspiradas no cérebro” por Matteo Cucchi, Christopher Gruener, Lautaro Petrauskas, Peter Steiner, Hsin Tseng, Axel Fischer, Bogdan Penkovsky, Christian Matthus, Peter Birkholz, Hans Kleemann e Karl Leo , 18 de agosto de 2021, Avanços da Ciência.
DOI: 10.1126 / sciadv.abh0693

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