Réseau de neurones artificiels à base de polymères. Le comportement fortement non linéaire de ces réseaux permet leur utilisation dans le calcul de réservoir. Crédit : TU Dresde
L’intelligence artificielle (IA) va fondamentalement changer la médecine et les soins de santé : les données de diagnostic des patients, par exemple à partir d’images ECG, EEG ou radiographiques, peuvent être analysées à l’aide de l’apprentissage automatique, de sorte que les maladies puissent être détectées à un stade très précoce sur la base de changements subtils. Cependant, implanter l’IA dans le corps humain reste un défi technique majeur. Les scientifiques de la TU Dresden de la chaire d’optoélectronique ont réussi pour la première fois à développer une plate-forme d’IA implantable biocompatible qui classe en temps réel les modèles sains et pathologiques dans les signaux biologiques tels que les battements cardiaques. Il détecte les changements pathologiques même sans surveillance médicale. Les résultats de la recherche sont maintenant publiés dans la revue Avancées scientifiques.
Dans ce travail, l’équipe de recherche dirigée par le professeur Karl Leo, le Dr Hans Kleemann et Matteo Cucchi démontre une approche de classification en temps réel des bio-signaux sains et malades basée sur une puce d’IA biocompatible. Ils ont utilisé des réseaux de fibres à base de polymères qui ressemblent structurellement au cerveau humain et permettent le principe d’IA neuromorphique du calcul de réservoir. L’arrangement aléatoire des fibres polymères forme un soi-disant « réseau récurrent », qui lui permet de traiter des données, de manière analogue au cerveau humain. La non-linéarité de ces réseaux permet d’amplifier les moindres changements de signal, qui – dans le cas du rythme cardiaque, par exemple – sont souvent difficiles à évaluer pour les médecins. Cependant, la transformation non linéaire utilisant le réseau polymère rend cela possible sans aucun problème.
Dans les essais, l’IA a pu différencier les battements cardiaques sains de trois arythmies courantes avec un taux de 88% précision taux. Dans le processus, le réseau polymère a consommé moins d’énergie qu’un stimulateur cardiaque. Les applications potentielles des systèmes d’IA implantables sont multiples : par exemple, ils pourraient être utilisés pour surveiller les arythmies cardiaques ou les complications après une intervention chirurgicale et les signaler aux médecins et aux patients via un smartphone, permettant une assistance médicale rapide.
« La vision de combiner l’électronique moderne avec la biologie a parcouru un long chemin ces dernières années avec le développement de conducteurs mixtes dits organiques », explique Matteo Cucchi, doctorant et premier auteur de l’article. « Jusqu’à présent, cependant, les succès se sont limités à de simples composants électroniques tels que des synapses ou des capteurs individuels. Résoudre des tâches complexes n’a pas été possible jusqu’à présent. Dans notre recherche, nous avons maintenant franchi une étape cruciale vers la réalisation de cette vision. En exploitant la puissance de l’informatique neuromorphique, telle que l’informatique de réservoir utilisée ici, nous avons réussi non seulement à résoudre des tâches de classification complexes en temps réel, mais nous serons également potentiellement capables de le faire dans le corps humain. Cette approche permettra de développer à l’avenir d’autres systèmes intelligents qui peuvent aider à sauver des vies humaines. »
Référence : « Reservoir computing with biocompatible organic electrochemical networks for brain-inspired biosignal classification » par Matteo Cucchi, Christopher Gruener, Lautaro Petrauskas, Peter Steiner, Hsin Tseng, Axel Fischer, Bogdan Penkovsky, Christian Matthus, Peter Birkholz, Hans Kleemann et Karl Leo , 18 août 2021, Avancées scientifiques.
DOI : 10.1126 / sciadv.abh0693
