Un sistema de IA implantable
Utilización de la IA para la detección y el tratamiento precoces de enfermedades
Científicos de la cátedra de optoelectrónica de la Universidad Técnica de Dresde han logrado desarrollar por primera vez una plataforma de IA implantable y biocompatible que clasifica en tiempo real patrones sanos y patológicos en señales biológicas como los latidos del corazón. Detecta cambios patológicos incluso sin supervisión médica. Los resultados de la investigación se han publicado en la revista Science Advances.
Red neuronal basada en polímeros artificiales. El comportamiento fuertemente no lineal de estas redes permite su uso en la computación de depósitos.
TUD
La inteligencia artificial (IA) cambiará radicalmente la medicina y la asistencia sanitaria: Los datos de diagnóstico de los pacientes, por ejemplo de ECG, EEG o imágenes de rayos X, pueden analizarse con la ayuda del aprendizaje automático, de modo que las enfermedades pueden detectarse en una fase muy temprana basándose en cambios sutiles. Sin embargo, implantar la IA en el cuerpo humano sigue siendo un gran reto técnico. Los científicos de la cátedra de optoelectrónica de la Universidad Técnica de Dresde han conseguido desarrollar por primera vez una plataforma de IA implantable y biocompatible que clasifica en tiempo real patrones sanos y patológicos en señales biológicas como los latidos del corazón. Detecta cambios patológicos incluso sin supervisión médica. Los resultados de la investigación se han publicado ahora en la revista "Science Advances".
En este trabajo, el equipo de investigación dirigido por el profesor Karl Leo, el doctor Hans Kleemann y Matteo Cucchi demuestra un enfoque para la clasificación en tiempo real de señales biológicas sanas y enfermas basado en un chip de IA biocompatible. Utilizaron redes de fibras basadas en polímeros que se asemejan estructuralmente al cerebro humano y permiten el principio de IA neuromórfica de la computación de depósito. La disposición aleatoria de las fibras de polímero forma la llamada "red recurrente", que le permite procesar datos, de forma análoga al cerebro humano. La no linealidad de estas redes permite amplificar incluso los cambios de señal más pequeños, que -en el caso de los latidos del corazón, por ejemplo- suelen ser difíciles de evaluar para los médicos. Sin embargo, la transformación no lineal mediante la red de polímeros lo hace posible sin problemas.
En los ensayos, la IA fue capaz de diferenciar los latidos sanos de tres arritmias comunes con una tasa de precisión del 88%. En el proceso, la red polimérica consumió menos energía que un marcapasos. Las aplicaciones potenciales de los sistemas de IA implantables son múltiples: Por ejemplo, podrían utilizarse para controlar las arritmias cardíacas o las complicaciones después de una cirugía e informar de ellas tanto a los médicos como a los pacientes a través de un smartphone, lo que permitiría una asistencia médica rápida.
"La idea de combinar la electrónica moderna con la biología ha avanzado mucho en los últimos años con el desarrollo de los llamados conductores mixtos orgánicos", explica Matteo Cucchi, estudiante de doctorado y primer autor del artículo. "Hasta ahora, sin embargo, los éxitos se han limitado a componentes electrónicos sencillos, como sinapsis o sensores individuales. Resolver tareas complejas no ha sido posible hasta ahora. En nuestra investigación, hemos dado un paso crucial para hacer realidad esta visión. Aprovechando la potencia de la computación neuromórfica, como la computación de depósito utilizada aquí, hemos conseguido no sólo resolver tareas de clasificación complejas en tiempo real, sino que también podremos hacerlo potencialmente dentro del cuerpo humano. Este enfoque permitirá desarrollar en el futuro otros sistemas inteligentes que puedan ayudar a salvar vidas humanas".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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