salud, chips neuromórficos
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| Estos circuitos electrónicos son flexibles y estirables. UChicago Pritzker Ingeniería molecular/John Zich , CC BY-ND |
17 noviembre 2022.- Los investigadores han desarrollado un dispositivo electrónico flexible y estirable que ejecuta algoritmos de aprendizaje automático para recopilar y analizar continuamente datos de salud directamente en el cuerpo. La pegatina similar a la piel, desarrollada en el laboratorio en la Escuela Pritzker de Ingeniería Molecular de la Universidad de Chicago, incluye un chip de computación suave y estirable que imita el cerebro humano.
Para crear este tipo de dispositivo, recurrieron a polímeros eléctricamente conductores que se han utilizado para construir semiconductores y transistores. Estos polímeros están hechos para estirarse, como una banda elástica. Sin embargo, en lugar de funcionar como un chip de computadora típico, el nuevo chip , llamado chip de computación neuromórfico, funciona más como un cerebro humano. Es capaz de almacenar y analizar datos.
Para probar la utilidad del nuevo dispositivo, los científicos lo han usado para analizar datos de electrocardiogramas (ECG) que representan la actividad eléctrica del corazón humano. Entrenaron el dispositivo para clasificar los ECG en cinco categorías: saludables y cuatro tipos de señales anormales. Incluso en condiciones en las que el dispositivo se estira repetidamente por los movimientos del cuerpo del usuario, el dispositivo todavía podría clasificar con precisión los latidos del corazón .
Por qué importa
La mayoría de las señales del cuerpo humano, como la actividad eléctrica del corazón registrada por ECG, suelen ser débiles y sutiles. El registro preciso de estas pequeñas señales requiere un contacto directo entre los dispositivos electrónicos y el cuerpo humano. Esto solo se puede lograr fabricando dispositivos electrónicos que sean tan suaves y elásticos como la piel.
Se espera que la electrónica portátil desempeñará un papel clave en el seguimiento de indicadores complejos de la salud humana, incluida la temperatura corporal, la actividad cardíaca, los niveles de oxígeno, azúcar, metabolitos y moléculas inmunitarias en la sangre.
Sin embargo, analizar grandes cantidades de datos de salud adquiridos continuamente es un desafío. Una sola pieza de datos debe colocarse en la perspectiva más amplia del historial de salud completo de un paciente, y esa es una gran tarea. Los algoritmos de aprendizaje automático de última generación que identifican patrones en conjuntos de datos extremadamente complejos son la ruta más prometedora para poder detectar las señales más importantes de la enfermedad.
Un enfoque típico para usar el aprendizaje automático para analizar datos de salud en tiempo real es transmitir los datos de forma inalámbrica desde dispositivos portátiles a una computadora. Pero esto plantea desafíos. El envío de datos de salud de forma inalámbrica no solo es lento y consume energía adicional, sino que también plantea problemas de privacidad.
La investigación tiene como objetivo hacer que el análisis de IA de los datos de salud ocurra dentro de estos dispositivos portátiles similares a la piel, lo que minimizaría la cantidad de información que un dispositivo necesitaría transmitir.
El objetivo final es que este análisis en el lugar pueda enviar alertas oportunas a los pacientes o proveedores de atención médica, o incluso un día ajustar automáticamente la medicación dispensada por otros dispositivos portátiles o implantados.
¿Qué otras investigaciones se están haciendo?
Otra investigación sobre el procesamiento de datos de salud de IA recopilados de dispositivos portátiles ha implicado principalmente la transferencia de datos a computadoras que ejecutan algoritmos de IA. Estos proyectos han demostrado el potencial de la IA para extraer información útil de datos de salud complicados.
El desarrollo reciente de procesadores neuromórficos flexibles es un paso importante para ejecutar el análisis de datos de IA directamente en dispositivos portátiles, pero estos procesadores flexibles carecen de una elasticidad y suavidad similares a la piel, lo que dificulta su integración en dispositivos portátiles. Por el contrario, el nuevo dispositivo tiene las propiedades similares a la piel necesarias para un monitor de salud portátil.
¿Cuál es el siguiente paso?
En el futuro, es probable que los investigadores amplíen este tipo de análisis de IA integrado en dispositivos portátiles a otros tipos de condiciones de salud y enfermedades. Los científicos planean mejorar el nuevo dispositivo, tanto para integrar mejor los componentes del dispositivo como para expandir los tipos de algoritmos de aprendizaje automático con los que se puede usar.
Este trabajo es un buen punto de partida para crear dispositivos que incorporan inteligencia artificial en dispositivos electrónicos portátiles, dispositivos que podrían ayudar a las personas a vivir vidas más largas y saludables.
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