科学者らが病気の早期発見と治療のための埋め込み型人工知能システムを開発

海外メディアの報道によると、人工知能（AI）は医療とヘルスケアを根本的に変えるだろう。心電図、脳波、X 線画像などの患者の診断データは、機械学習を利用して分析できるため、微妙な変化に基づいて非常に早い段階で病気を検出できます。しかし、AI システムを人体に埋め込むことは、依然として大きな技術的課題です。ドレスデン工科大学オプトエレクトロニクス研究所の科学者らは、心拍などの生体信号の健康なパターンと病的なパターンをリアルタイムで分類できる、生体適合性のある埋め込み型人工知能プラットフォームの開発に初めて成功した。

医師の監督なしでも病理学的変化を検出できます。この研究結果は現在、科学誌「サイエンス・アドバンス」に掲載されている。

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この研究では、カール・レオ教授、ハンス・クリーマン博士、マッテオ・クッキが率いる研究チームが、生体適合性AIチップに基づいて、健康な生体信号と病気の生体信号をリアルタイムで分類する方法を実証しました。彼らは、人間の脳に似た構造を持つポリマーベースのファイバーネットワークを使用し、エネルギー貯蔵コンピューティングのニューロモルフィック人工知能原理を実装しました。ポリマー繊維のランダムな配置により、いわゆる「再帰ネットワーク」が形成され、人間の脳と同様にデータを処理できるようになります。これらのネットワークの非線形性により、信号のごくわずかな変化でも増幅することが可能になりますが、心拍の場合、医師が評価するのは困難な場合が多くあります。ただし、ポリマー ネットワークの非線形変換を使用すると、問題なくこれが可能になります。

試験では、AIは健康な心拍と3つの一般的な不整脈を88パーセントの精度で区別することができた。このプロセスでは、ポリマーネットワークはペースメーカーよりも少ないエネルギーを消費します。埋め込み型 AI システムの潜在的な用途は多岐にわたります。例えば、不整脈や術後の合併症を監視し、スマートフォン経由で医師や患者に報告することで、迅速な医療支援が可能になります。

「現代のエレクトロニクスと生物学を組み合わせるという構想は、いわゆる有機ハイブリッド導体の開発により近年大きく前進しました」と、論文の第一著者である博士課程の学生マッテオ・クッキ氏は説明する。 「しかし、これまでの成功は、個々のシナプスやセンサーなどの単純な電子部品に限られており、複雑なタスクを解決することはこれまで不可能でした。私たちの研究では、このビジョンの実現に向けて重要な一歩を踏み出しました。ニューロモルフィック コンピューティングの力を活用することで、複雑な分類タスクをリアルタイムで解決することに成功しただけでなく、これを人体の内部で行うことも可能になりました。このアプローチにより、将来的にさらにインテリジェントなシステムを開発し、人命を救うことが可能になります。」