據(jù)外媒報(bào)道，人工智能(AI)將從根本上改變醫(yī)學(xué)和醫(yī)療保健。診斷病人的數(shù)據(jù)，例如來自心電圖、腦電圖或X射線圖像，可以在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下進(jìn)行分析，這樣就可以根據(jù)細(xì)微的變化在很早的階段發(fā)現(xiàn)疾病。然而，將人工智能系統(tǒng)植入人體仍然是一項(xiàng)重大的技術(shù)挑戰(zhàn)。德累斯頓工業(yè)大學(xué)光電子學(xué)學(xué)院的科學(xué)家們現(xiàn)在首次成功地開發(fā)了一個(gè)生物兼容的植入式人工智能平臺，可以實(shí)時(shí)對生物信號(如心跳)的健康和病理模式進(jìn)行分類。

即使沒有醫(yī)療監(jiān)督，它也能檢測出病理變化。研究成果現(xiàn)已發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》雜志上。

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在這項(xiàng)工作中，由Karl Leo教授、Hans Kleemann博士和Matteo Cucchi領(lǐng)導(dǎo)的研究小組展示了一種基于生物相容性AI芯片的健康和疾病生物信號的實(shí)時(shí)分類方法。他們使用基于聚合物的纖維網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)類似于人類的大腦，并實(shí)現(xiàn)了儲能計(jì)算的神經(jīng)形態(tài)人工智能原理。聚合物纖維的隨機(jī)排列形成了一個(gè)所謂的"遞歸網(wǎng)絡(luò)"，使其能夠處理數(shù)據(jù)，類似于人腦。這些網(wǎng)絡(luò)的非線性使其能夠放大甚至最小的信號變化，這些變化--以心跳為例--往往是醫(yī)生難以評估的。然而，使用聚合物網(wǎng)絡(luò)的非線性轉(zhuǎn)換使之成為可能，沒有任何問題。

在試驗(yàn)中，人工智能能夠?qū)⒔】档男奶c三種常見的心律失常區(qū)分開來，準(zhǔn)確率達(dá)到88%。在這個(gè)過程中，聚合物網(wǎng)絡(luò)消耗的能量比心臟起搏器少。植入式人工智能系統(tǒng)的潛在應(yīng)用是多方面的。例如，它們可以用來監(jiān)測心律失常或手術(shù)后的并發(fā)癥，并通過智能手機(jī)向醫(yī)生和病人報(bào)告，從而實(shí)現(xiàn)迅速的醫(yī)療援助。

“近年來，隨著所謂的有機(jī)混合導(dǎo)體的發(fā)展，將現(xiàn)代電子學(xué)與生物學(xué)相結(jié)合的愿景已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步，”該論文的第一作者、博士生Matteo Cucchi解釋道。“然而，到目前為止，成功僅限于簡單的電子元件，如單個(gè)突觸或傳感器。到目前為止，解決復(fù)雜的任務(wù)是不可能的。在我們的研究中，我們現(xiàn)在已經(jīng)朝著實(shí)現(xiàn)這一愿景邁出了關(guān)鍵一步。通過利用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的力量，我們不僅成功地實(shí)時(shí)解決了復(fù)雜的分類任務(wù)，而且我們還將有可能在人體內(nèi)做到這一點(diǎn)。這種方法將使我們有可能在未來開發(fā)出進(jìn)一步的智能系統(tǒng)，幫助拯救人類的生命。”