La inteligencia artificial (IA) cambiará fundamentalmente la medicina y la atención médica: los datos de diagnóstico del paciente, por ejemplo, de ECG, EEG o imágenes de rayos X, se pueden analizar con la ayuda del aprendizaje automático, de modo que las enfermedades se pueden detectar en una etapa muy temprana en función de cambios sutiles. Sin embargo, implantar IA dentro del cuerpo humano sigue siendo un gran desafío técnico.
Los científicos de TU Dresden en la Cátedra de Optoelectrónica han logrado por primera vez desarrollar una plataforma de IA implantable biocompatible que clasifica en tiempo real patrones patológicos y saludables 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 Dr. 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 fibra a base de polímeros que se asemejan estructuralmente al cerebro humano y permiten el principio de inteligencia artificial neuromórfica de la computación de reservorios. La disposición aleatoria de las fibras de polímero forma una 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, a menudo son difíciles de evaluar para los médicos. Sin embargo, la transformación no lineal utilizando la red polimérica lo hace posible sin ningún problema.
En los ensayos, la IA pudo diferenciar entre latidos cardíacos saludables de tres arritmias comunes con una tasa de precisión del 88%. En el proceso, la red de polímeros consumía menos energía que un marcapasos. Las aplicaciones potenciales para los sistemas de IA implantables son múltiples: por ejemplo, podrían usarse para monitorear arritmias cardíacas o complicaciones después de la cirugía e informarlas tanto a médicos como a pacientes a través de teléfonos inteligentes, lo que permite una asistencia médica rápida.
«La visión de combinar la electrónica moderna con la biología ha avanzado mucho en los últimos años con el desarrollo de los denominados conductores orgánicos mixtos», explica Matteo Cucchi, Ph.D. estudiante y primer autor del artículo. «Hasta ahora, sin embargo, los éxitos se han limitado a componentes electrónicos simples como sinapsis o sensores individuales. Hasta ahora no ha sido posible resolver tareas complejas. En nuestra investigación, ahora hemos dado un paso crucial hacia la realización de esta visión. El poder de la computación neuromórfica, como la computación de reservorios que se usa aquí, hemos tenido éxito no solo en resolver tareas de clasificación complejas en tiempo real, sino que también seremos capaces de hacer esto dentro del cuerpo humano. Este enfoque permitirá desarrollar más sistemas inteligentes en el futuro que puedan ayudar a salvar vidas humanas «.
