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大脑启发的人工智能将使未来的医疗植入成为可能

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发表于 2021-10-18 21:05:39 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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A microscope image of one of the organic electrochemical transistor networks that the researchers created, made from polymer-based fibers.  MATTEO CUCCHI

人工智能可以识别数据中的微妙模式,这在医学上特别有用。到目前为止,这些都是离线的过程 —— 医生执行医疗测试,测试数据在测试后通过软件程序运行。但事实上,实时过程可以让医生更快地识别和治疗医疗问题。而实时检测这些模式的一种方法,就是将人工智能系统植入人体。

在TU Dresden的研究人员领导的一项新研究中,创建了一个由微小聚合物纤维网络构成的系统,当浸入一种旨在复制人体内部的溶液中时,该系统起到有机晶体管的作用。这些网络可以检测和分类体内的异常电信号。为了测试他们的系统,研究人员用它来识别各种不规则心跳的模式。像这样的技术可以用来检测诸如不规则心跳和其他诸如高血糖等医学问题。

TU Dresden的博士生、该研究的主要作者Matteo Cucchi:“我们所展示的是一个普遍的概念。这是一种通用方法,可以专门用于一个特定的应用。”

神经元型晶体管(NEURON-LIKE TRANSISTORS)

为了制造生物相容性硬件,Cucchi和他的同事们使用了由碳基材料PEDOT制成的聚合物纤维网络。在显微镜下可以看到细小的分支纤维网络。Cucchi和由该研究的资深作者、Dresden Integrated Center for Applied Physics and Photonic Material主任Karl Leo领导的其他研究人员对他们与神经元的相似性感到震惊。

当浸入模拟人体内部条件的电解液(盐溶液)中时,纤维网络就变成了有机电化学晶体管(OECT),与传统计算机中的硅基晶体管一样,虽然使用了不同的机制,但充当电流开关。

在传统的硅晶体管中,金属触点控制着晶体管是开还是关。Leo表示,“OECT工作原理非常不同,因为你将通道与电解液接触,从而改变电解液的电位。通过这种方式,你可以控制聚合物[纤维]或电解质中离子的数量。这改变了导电性。这些有机晶体管将电输入转换成非线性信号,就像计算机使用的二进制代码一样,使其可用于计算。”

研究人员在他们的系统中使用了一种称为水库计算的机器学习方法。与其他机器学习系统的高度结构化组织不同,这些组件是随机配置的,以形成一个库。在这项研究中,OECT是随机的,因为它们的制作方式。研究人员使用了一种称为交流电聚合的方法,该方法涉及在电极之间通过液体前体运行交流电,以制备PEDOT。材料开始在一个电极上凝结,纤维最终在另一个电极上生长。该过程产生的光纤具有不同的电阻和响应时间,有助于将电输入转换为非线性输出。

研究人员以电信号的形式输入数据,复制系统在体内接收的离子信息类型。当数据被编码成电频率时,系统工作得最好。信号通过“黑匣子”进行改变和转换。然后,研究人员可以训练一个智能系统,将结果解释为几种电模式之一。通过这种方式,对储层进行训练,以识别和分类电化学信息的模式。

测试系统

研究人员对他们的系统进行测试的数据集之一是代表四种心跳类型的数据,一种是正常的,三种是不规则的。人工智能在88%的时间里能够正确区分四种类型的心跳。重要的是,心跳数据是已经存在的数据集的一部分,并不是作为研究的一部分从任何人那里收集的。

在未来,使用该技术更专业版本的植入式设备可能能够检测人体内的异常电信号和医疗问题。研究人员写道,这可能在手术后特别有用。Leo设想了一种带有简单灯光显示的设备,如果心跳正常,它将保持绿色,如果心跳不规则,它将变为红色。Cucchi表示,“这种设备可以让医生在分析和侵入性操作上不损失时间和金钱的情况下对信号立即采取行动。”

研究人员表示,就目前而言,这项技术还远未用于人体内。这项研究只考察了这样一个系统是如何工作的 —— 将其用作医疗植入物需要进行广泛的临床前和临床试验。研究中的硬件也使用外部电源,没有内置电源,就像植入物一样。

这项技术还提出了在人体内植入人工智能设备的含义问题。作者建议,该系统可以在线使用,也可以实时使用,这将引起人们对如何呈现和收集数据的疑问。Leo说这些都是未来研究的重要问题。

“关于人工智能、如何应用人工智能以及人工智能被滥用的可能性,人们正在进行讨论”,Leo说,“这绝对是个问题。”

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