Dolar 9,3218
Euro 10,8357
Altın 529,53
BİST 1.418
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 16 °C
Sağanak Yağışlı

Hastalıkların Erken Teşhisi ve Tedavisi İçin Geliştirilen İmplante Edilebilir Yapay Zeka Sistemi

28.08.2021
36
Hastalıkların Erken Teşhisi ve Tedavisi İçin Geliştirilen İmplante Edilebilir Yapay Zeka Sistemi

Yapay polimer tabanlı sinir ağı. Bu ağların güçlü doğrusal olmayan davranışı, rezervuar hesaplamada kullanımlarını sağlar. Kredi bilgileri: TU Dresden

Yapay zeka (AI) tıp ve sağlık hizmetlerini temelden değiştirecek: Örneğin EKG, EEG veya X-ray görüntülerinden alınan tanısal hasta verileri, makine öğrenimi yardımıyla analiz edilebilir, böylece hastalıklar çok erken bir aşamada tespit edilebilir. ince değişiklikler. Bununla birlikte, yapay zekayı insan vücuduna yerleştirmek hala büyük bir teknik zorluktur. Optoelektronik Kürsüsündeki TU Dresden bilim adamları, kalp atışları gibi biyolojik sinyallerde gerçek zamanlı olarak sağlıklı ve patolojik kalıpları sınıflandıran biyo-uyumlu implante edilebilir bir AI platformu geliştirmede ilk kez başarılı oldular. Tıbbi gözetim olmadan bile patolojik değişiklikleri tespit eder. Araştırma sonuçları şimdi dergide yayınlandı Bilim Gelişmeleri.

Bu çalışmada, Prof. Karl Leo, Dr. Hans Kleemann ve Matteo Cucchi tarafından yönetilen araştırma ekibi, biyouyumlu bir AI çipine dayalı olarak sağlıklı ve hastalıklı biyo-sinyallerin gerçek zamanlı sınıflandırılması için bir yaklaşım göstermektedir. Yapısal olarak insan beynine benzeyen ve rezervuar hesaplamanın nöromorfik AI ilkesini sağlayan polimer tabanlı fiber ağlar kullandılar. Polimer liflerin rastgele düzenlenmesi, insan beynine benzer şekilde verileri işlemesine izin veren “tekrarlayan ağ” olarak adlandırılan bir yapı oluşturur. Bu ağların doğrusal olmayışı, örneğin kalp atışı durumunda, doktorların değerlendirmesinin genellikle zor olduğu en küçük sinyal değişikliklerini bile yükseltmeyi sağlar. Bununla birlikte, polimer ağı kullanan doğrusal olmayan dönüşüm, bunu sorunsuz bir şekilde mümkün kılar.

Denemelerde yapay zeka, sağlıklı kalp atışlarını %88 ile üç yaygın aritmiden ayırt edebildi. kesinlik oran. Bu süreçte, polimer ağı bir kalp pilinden daha az enerji tüketiyordu. İmplante edilebilir AI sistemleri için potansiyel uygulamalar çok çeşitlidir: Örneğin, cerrahi sonrası kardiyak aritmileri veya komplikasyonları izlemek ve bunları akıllı telefon aracılığıyla hem doktorlara hem de hastalara bildirmek için kullanılabilirler ve bu da hızlı tıbbi yardıma olanak tanır.

Doktora öğrencisi ve makalenin ilk yazarı Matteo Cucchi, “Modern elektroniği biyoloji ile birleştirme vizyonu, son yıllarda organik karışık iletkenlerin geliştirilmesiyle uzun bir yol kat etti” diye açıklıyor. “Ancak şimdiye kadar başarılar, bireysel sinapslar veya sensörler gibi basit elektronik bileşenlerle sınırlı kaldı. Karmaşık görevleri çözmek şimdiye kadar mümkün olmadı. Araştırmamızda, şimdi bu vizyonu gerçekleştirme yolunda çok önemli bir adım atmış bulunuyoruz. Burada kullanılan rezervuar hesaplama gibi nöromorfik hesaplamanın gücünden yararlanarak, yalnızca karmaşık sınıflandırma görevlerini gerçek zamanlı olarak çözmeyi başarmakla kalmayıp, bunu potansiyel olarak insan vücudunda da yapabileceğiz. Bu yaklaşım, gelecekte insan hayatını kurtarmaya yardımcı olabilecek daha fazla akıllı sistem geliştirmeyi mümkün kılacaktır.”

Referans: Matteo Cucchi, Christopher Gruener, Lautaro Petrauskas, Peter Steiner, Hsin Tseng, Axel Fischer, Bogdan Penkovsky, Christian Matthus, Peter Birkholz, Hans Kleemann ve Karl Leo tarafından “Beyin ilhamlı biyosinyal sınıflandırması için biyouyumlu organik elektrokimyasal ağlarla rezervuar hesaplama” , 18 Ağustos 2021, Bilim Gelişmeleri.
DOI: 10.1126 / sciadv.abh0693

.

Gelişmelerden zamanında haberdar olmak için Google News’te Bilim Portal’a ABONE OLUN

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.