Forscher:innen der Universität Chicago haben ein neuartiges Wearable entwickelt, das auf lange Sicht ein gesünderes Leben verspricht. Eine von ihnen erklärt, was ihre Idee war, warum sie wichtig ist - und was sie anders machen als andere.
Die große Idee
Meine Kolleg:innen und ich haben ein flexibles, dehnbares elektronisches Gerät entwickelt, auf dem Algorithmen des maschinellen Lernens laufen, um kontinuierlich Gesundheitsdaten direkt am Körper zu sammeln und zu analysieren. Der hautähnliche Aufkleber, der in meinem Labor an der Pritzker School of Molecular Engineering der University of Chicago entwickelt wurde, enthält einen weichen, dehnbaren Computerchip, der das menschliche Gehirn nachahmt.
Um diese Art von Gerät zu entwickeln, haben wir auf elektrisch leitende Polymere zurückgegriffen, die bereits für die Herstellung von Halbleitern und Transistoren verwendet wurden. Diese Polymere sind dehnbar wie ein Gummiband.
Der Chip, mit dem wir arbeiten, ein so genannter neuromorpher Computerchip, funktioniert eher wie ein menschliches Gehirn als ein typischer Computerchip. Er kann Daten speichern und analysieren.
Um die Nützlichkeit des neuen Geräts zu testen, haben meine Kolleg:innen und ich es zur Analyse von Elektrokardiogramm-Daten eingesetzt, die die elektrische Aktivität des menschlichen Herzens darstellen.
Wir haben das Gerät darauf trainiert, EKGs in fünf Kategorien einzuteilen: gesunde und vier Arten von abnormalen Signalen. Selbst unter Bedingungen, bei denen das Gerät durch die Körperbewegungen der Träger:innen wiederholt gedehnt wird, konnte das Gerät die Herzschläge immer noch genau klassifizieren.
Warum das wichtig ist
Die meisten Signale des menschlichen Körpers, wie die mit dem EKG aufgezeichnete elektrische Aktivität des Herzens, sind in der Regel schwach und unauffällig. Die genaue Aufzeichnung dieser kleinen Signale erfordert einen direkten Kontakt zwischen elektronischen Geräten und dem menschlichen Körper. Dies kann nur erreicht werden, wenn die elektronischen Geräte so weich und dehnbar sind wie die Haut.
Wir glauben, dass tragbare elektronische Geräte eine Schlüsselrolle bei der Überwachung komplexer Indikatoren für die menschliche Gesundheit spielen werden, darunter Körpertemperatur, Herztätigkeit, Sauerstoff-, Zucker-, Stoffwechsel- und Immunmolekülgehalt im Blut.
Die Analyse großer Mengen kontinuierlich erfasster Gesundheitsdaten ist jedoch eine Herausforderung. Ein einzelner Datensatz muss in den größeren Zusammenhang der gesamten Gesundheitsgeschichte von Patient:innen gestellt werden, und das ist eine große Aufgabe. Moderne Algorithmen des maschinellen Lernens, die Muster in extrem komplexen Datensätzen erkennen, sind der vielversprechendste Weg, um die wichtigsten Krankheitssignale herauszufiltern.
Ein typischer Ansatz für den Einsatz des maschinellen Lernens zur Analyse von Echtzeit-Gesundheitsdaten besteht darin, die Daten drahtlos von tragbaren Geräten an einen Computer zu übertragen. Dies ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Die drahtlose Übertragung von Gesundheitsdaten ist langsam, verbraucht zusätzlichen Strom und wirft Fragen zum Datenschutz auf.
Unsere Forschung zielt darauf ab, die KI-Analyse von Gesundheitsdaten innerhalb dieser hautähnlichen, tragbaren Geräte durchzuführen, was die Menge der Informationen, die ein Gerät übertragen muss, minimieren würde.
Letztlich soll diese Vor-Ort-Analyse in der Lage sein, Patient:innen oder Gesundheitsdienstleister:innen rechtzeitig zu warnen oder sogar eines Tages die von anderen tragbaren oder implantierten Geräten ausgegebenen Medikamente automatisch anzupassen.
Welche anderen Forschungen gibt es?
Andere Forschungsarbeiten zur KI-Verarbeitung von Gesundheitsdaten, die von tragbaren Geräten gesammelt wurden, befassten sich hauptsächlich mit der Übertragung der Daten an Computer, auf denen KI-Algorithmen laufen. Diese Projekte haben das Potenzial der KI für die Gewinnung nützlicher Informationen aus komplizierten Gesundheitsdaten gezeigt.
Die jüngste Entwicklung flexibler neuromorpher Prozessoren ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer direkten KI-Datenanalyse auf tragbaren Geräten, aber diesen flexiblen Prozessoren fehlt es an hautähnlicher Dehnbarkeit und Weichheit, was es schwierig macht, sie in tragbare Geräte zu integrieren. Im Gegensatz dazu verfügt unser Gerät über die hautähnlichen Eigenschaften, die für einen tragbaren Gesundheitsmonitor erforderlich sind.
Was kommt als Nächstes?
In Zukunft werden die Forscher:innen diese Art von tragbarer KI-Analyse wahrscheinlich auf andere Arten von Gesundheitszuständen und Krankheiten ausweiten. Mein Labor will unseren Chip verbessern, indem es die Komponenten besser integriert und die kompatiblen Machine-Learning-Algorithmen erweitert.
Unsere Arbeit ist ein guter Ausgangspunkt für die Entwicklung von Geräten, die künstliche Intelligenz in tragbare Elektronik integrieren - Geräte, die Menschen helfen könnten, länger und gesünder zu leben.
