灵活的人工智能计算机芯片承诺可佩带的健康监测,保护隐私
我的同事和我开发了一种灵活的、可伸缩的电子设备运行的机器学习算法,不断收集和分析直接对人体健康数据。skinlike贴纸,发达在我的实验室芝加哥大学的普利兹克工程学院的分子,包括一个柔软、可伸缩的计算芯片,模仿人类的大脑。
要创建这种类型的设备,我们变成了电导电聚合物被用于制造半导体和晶体管。这些聚合物是可伸缩的,像一个橡皮筋。而不是像一个典型的计算机芯片工作,不过,我们处理芯片,称为神经形态计算芯片,功能更像一个人类的大脑。它能够存储和分析数据。
为了测试新设备的实用性,我和我的同事们用它来分析心电图数据代表人类心脏的电活动。我们训练设备分类ecg分为五类:健康和四种类型的异常信号。甚至在条件设备反复拉伸到佩戴者的身体动作,设备仍然可以准确分类的心跳吗。
从人体大部分的信号,如心电图记录心脏的电活动,通常是软弱和微妙。准确地记录这些小信号需要电子设备和人体之间的直接接触。这只能通过捏造电子设备一样柔软而有弹性的皮肤。我们设想,可穿戴电子产品将发挥关键作用在跟踪复杂的人类健康指标,包括体温、心脏活动水平的氧气,血液中糖代谢和免疫分子。
分析大量的连续获得健康数据是具有挑战性的,然而。一段数据必须投入更广泛的角度来看病人的病史,这是一项重大的任务。先进的机器学习算法,识别模式极其复杂的数据集是最有前途的途径能够找出疾病的最重要的信号。
一个典型的使用机器学习方法来分析实时健康数据无线传输的数据可穿戴设备一台电脑。但这带来了挑战。无线发送健康数据不仅是缓慢和消耗额外的权力,但它也引发了隐私问题。我们的研究旨在让健康数据的人工智能分析发生在这些skinlike可穿戴设备,这将减少一个设备需要传输的信息量。
的最终目标是能够把病人或现场分析卫生保健提供者及时提醒,甚至一天自动调节药物分发其他可穿戴或植入设备。
其他研究人工智能处理健康数据收集的可穿戴设备主要包括将数据传输到电脑运行的人工智能算法。这些项目已经证明了人工智能的潜力提取有用的信息从复杂的健康数据。
最近开发的灵活的神经形态处理器运行智能数据分析是一个重要的一步直接在可穿戴设备,但是这些灵活的处理器缺乏skinlike拉伸性和柔软,这使得它难以构建成可穿戴设备。相比之下,我们的设备所需的skinlike属性可穿戴健康监测器。
前进,研究人员可能会延长这种类型的人工智能分析集成在可穿戴设备其他类型的健康状况和疾病。我的实验室计划改进我们的设备,更好的集成设备的组件和扩展的类型机器学习算法它可以使用。
我们的工作是创建设备,建立一个很好的起点人工智能成可穿戴电子产品设备可以帮助人们获得更长的寿命和更健康的生活。
