Det er et brainy Band-Aid, en smart klokke uten klokken, og et sprang fremover for brukbare helseteknologier. Forskere ved University of Chicagos Pritzker School of Molecular Engineering (PME) har utviklet en fleksibel, strekkbar databrikke som behandler informasjon ved å etterligne den menneskelige hjernen. Enheten, beskrevet i journalen Sakenhar som mål å endre måten helsedata behandles på.
“Med dette arbeidet har vi koblet bærebar teknologi med kunstig intelligens og maskinlæring for å lage en kraftig enhet som kan analysere helsedata rett på vår egen kropp,” sa Sihong Wangen materialforsker og assisterende professor i molekylærteknikk.
I dag krever det et besøk på sykehus eller klinikk å få en grundig profil om helsen din. I fremtiden, sa Wang, kan folks helse spores kontinuerlig av bærbar elektronikk som kan oppdage sykdom selv før symptomene vises. Ikke-påtrengende, bærbare dataenheter er ett skritt mot å gjøre denne visjonen til virkelighet.
En dataflod
Fremtiden for helsetjenester som Wang – og mange andre – ser for seg inkluderer bærbare biosensorer for å spore komplekse helseindikatorer, inkludert nivåer av oksygen, sukker, metabolitter og immunmolekyler i folks blod. En av nøklene til å gjøre disse sensorene gjennomførbare er deres evne til å tilpasse seg huden. Ettersom slike hudlignende bærbare biosensorer dukker opp og begynner å samle inn mer og mer informasjon i sanntid, blir analysen eksponentielt mer kompleks. En enkelt del av data må settes inn i det bredere perspektivet av en pasients historie og andre helseparametere.
Dagens smarttelefoner er ikke i stand til den typen komplekse analyser som kreves for å lære en pasients baseline helsemålinger og plukke ut viktige sykdomssignaler. Imidlertid kan banebrytende kunstig intelligens-plattformer som integrerer maskinlæring for å identifisere mønstre i ekstremt komplekse datasett gjøre en bedre jobb. Men å sende informasjon fra en enhet til et sentralisert AI-sted er ikke ideelt.
“Å sende helsedata trådløst er tregt og byr på en rekke personvernproblemer,” sa han. «Det er også utrolig energiineffektivt; jo mer data vi begynner å samle inn, jo mer energi vil disse overføringene begynne å bruke.”
Hud og hjerne
Wangs team satte ut for å designe en brikke som kunne samle inn data fra flere biosensorer og trekke konklusjoner om en persons helse ved å bruke banebrytende maskinlæringsmetoder. Viktigere, de ønsket at den skulle kunne bæres på kroppen og integreres sømløst med huden.
“Med en smartklokke er det alltid et gap,” sa Wang. “Vi ønsket noe som kan oppnå veldig intim kontakt og tilpasse seg bevegelsen av huden.”
Wang og hans kolleger vendte seg til polymerer, som kan brukes til å bygge halvledere og elektrokjemiske transistorer, men som også har evnen til å strekke seg og bøye seg. De satt sammen polymerer til en enhet som tillot kunstig intelligens-basert analyse av helsedata. I stedet for å fungere som en vanlig datamaskin, fungerer brikken – kalt en nevromorf databrikke – mer som en menneskelig hjerne, i stand til å både lagre og analysere data på en integrert måte.
Tester teknologien
For å teste nytten av den nye enheten deres, brukte Wangs gruppe den til å analysere elektrokardiogramdata (EKG) som representerer den elektriske aktiviteten til det menneskelige hjertet. De trente enheten til å klassifisere EKG i fem kategorier – sunne eller fire typer unormale signaler. Deretter testet de det på nye EKG-er. Om brikken var strukket eller bøyd, viste de, kunne den nøyaktig klassifisere hjerteslagene.
Mer arbeid er nødvendig for å teste kraften til enheten i å utlede mønstre for helse og sykdom. Men til slutt kan den brukes enten til å sende pasienter eller klinikere varsler, eller til å justere medisiner automatisk.
“Hvis du kan få sanntidsinformasjon om blodtrykk, for eksempel, kan denne enheten veldig intelligent ta avgjørelser om når pasientens blodtrykksmedisinnivåer skal justeres,” sa Wang. Den slags automatisk tilbakemeldingssløyfe brukes allerede av noen implanterbare insulinpumper, la han til.
Han planlegger allerede nye iterasjoner av enheten for både å utvide typen enheter den kan integreres med og typene maskinlæringsalgoritmer den bruker.
“Integrasjon av kunstig intelligens med bærbar elektronikk er i ferd med å bli et veldig aktivt landskap,” sa Wang. “Dette er ikke ferdig forskning, det er bare et utgangspunkt.”
Referanse: Dai S, Dai Y, Zhao Z, et al. Iboende strekkbare nevromorfe enheter for behandling på kroppen av helsedata med kunstig intelligens. Saken. 2022;0(0). gjør jeg:10.1016/j.matt.2022.07.016
Denne artikkelen har blitt publisert på nytt fra følgende materialer. Merk: materialet kan ha blitt redigert for lengde og innhold. For ytterligere informasjon, vennligst kontakt den siterte kilden.