Американские ученые из Чикагского университета разработали гибкое, растягивающееся электронное устройство, которое использует алгоритмы машинного обучения для непрерывного сбора и анализа данных о состоянии здоровья непосредственно на теле. Тонкая наклейка включает в себя мягкий, растягивающийся нейроморфный вычислительный чип, который подобно человеческому мозгу способен как хранить, так и анализировать данные.
Чтобы проверить полезность нового устройства, ученые использовали его для анализа данных электрокардиограммы, характеризующих электрическую активность человеческого сердца. Они обучили устройство классифицировать ЭКГ на пять категорий: здоровое состояние и четыре типа аномальных сигналов. Даже в условиях, когда устройство неоднократно растягивалось при движениях тела пользователя, оно все равно могло точно классифицировать удары сердца.
Анализ больших объемов непрерывно получаемых медицинских данных является сложной задачей. Отдельный фрагмент данных необходимо рассматривать в более широкой перспективе всей истории болезни пациента, а это большая задача. Современные алгоритмы машинного обучения, позволяющие выявлять закономерности в чрезвычайно сложных массивах данных, являются наиболее перспективным путем к тому, чтобы иметь возможность отбирать самые важные сигналы болезни.
Типичный подход к использованию машинного обучения для анализа данных о состоянии здоровья в режиме реального времени заключается в беспроводной передаче данных с носимых устройств на компьютер, мобильное устройство или в облачную систему. Но это сопряжено с определенными трудностями. Передача информации о состоянии здоровья по беспроводной сети не только медленная и потребляет много энергии, но и вызывает проблемы с конфиденциальностью. Исследование чикагских ученых направлено на то, чтобы анализ данных о состоянии здоровья с использованием технологии искусственного интеллекта происходил внутри этих тонких, наклеиваемых на кожу в виде гибкого патча носимых устройств, что позволит свести к минимуму количество информации, которую необходимо передавать устройству.
Конечная цель состоит в том, чтобы система с таким "анализом на месте" могла отправлять пациентам или медицинским работникам своевременные предупреждения или даже автоматически корректировать дозировки лекарств, выдаваемых другими носимыми или имплантируемыми устройствами.
Недавняя разработка гибких нейроморфных процессоров стала важным шагом на пути к анализу данных с помощью искусственного интеллекта непосредственно на носимых устройствах, но эти гибкие процессоры не обладают растяжимостью и мягкостью, как человеческая кожа, что затрудняет их встраивание в тонкие носимые устройства. В отличие от них, новое устройство, созданное в Чикагском университете, обладает свойствами, необходимыми для эффективного носимого монитора здоровья.
Источник: MedicalXpress
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
#НОСИМЫЕТЕХНОЛОГИИ #НЕЙРОМОРФНЫЙПРОЦЕССОР