Intelligenza artificiale e diagnosi precoce: la ricerca lavora a sistemi AI impiantabili nel corpo umano

I risultati di uno studio della Technische Universität di Dresda introducono un paradigma inesplorato, che guarda allo sviluppo di piattaforme computazionali impiantabili - in grado di interagire con i fluidi e i tessuti corporei - per la rilevazione in tempo reale di modelli maligni nei segnali biologici.

TAKEAWAY

  • Nella prassi clinica, sempre più si ricorre all’utilizzo di tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale per analizzare i dati diagnostici dei pazienti e cogliervi eventuali schemi maligni.
  • L’applicazione di questo metodo è, però, sempre vincolata a una valutazione offline dei dati, in quanto il monitoraggio attivo e il rilevamento in vivo – attraverso piattaforme computazionali collegate al corpo del paziente o impiantabili – rappresentano, ad oggi, una sfida importante sotto il profilo tecnico.
  • Di recente, gli scienziati dell’Ateneo di Dresda sono riusciti a sviluppare una piattaforma AI biocompatibile e impiantabile, in grado di rilevare, in tempo reale, la presenza di aritmie cardiache.

Quello che lega intelligenza artificiale e diagnosi precoce delle malattie è un tema ormai caro alla medicina, in particolare ad alcune patologie, tra cui quelle cardiache, neurologiche e oncologiche.

L’utilizzo di tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’AI consente – ad esempio, per mezzo di algoritmi di apprendimento automatico – di analizzare i dati diagnostici dei pazienti, rilevati dai grafici dell’elettrocardiogramma o dell’elettroencefalogramma, dall’imaging a raggi X o dall’imaging a risonanza magnetica (solo per citare alcune pratiche diagnostiche), in modo che eventuali schemi maligni possano essere identificati in fase embrionale in base a cambiamenti impercettibili a occhio nudo.

Nonostante, però, il costante miglioramento di tali analisi per mezzo dell’intelligenza artificiale, l’applicazione clinica di questo metodo – fanno notare gli scienziati della Technische Universität Dresden, in Germania – è per lo più vincolata a una valutazione offline dei dati dei pazienti.

Finora, infatti, il monitoraggio attivo e il rilevamento di modelli maligni in vivo – attraverso piattaforme computazionali direttamente collegate al corpo del paziente o addirittura impiantabili nel corpo stesso – è limitato da vincoli che hanno a che vedere col peso e col volume dell’hardware tradizionale dedicato all’AI, oltre che con la dissipazione del calore all’interno dell’ambiente elettrolitico dei tessuti biologici e con la mancata corrispondenza meccanica con i tessuti biologici molli.

Insomma, l’impianto di sistemi di intelligenza artificiale all’interno del corpo umano rappresenta, ad oggi, una grande sfida sotto il profilo tecnico.

Ma gli scienziati del Dipartimento di Optoelettronica del citato Ateneo di Dresda, in uno studio pubblicato su Science Advances il 18 agosto 2021, sono riusciti a sviluppare una piattaforma AI biocompatibile e impiantabile, in grado di distinguere, in tempo reale, tra battiti cardiaci regolari e anomali, rilevando i cambiamenti patologici anche senza la supervisione medica.

Un chip AI impiantabile per rilevare in tempo reale le aritmie cardiache

In tema di intelligenza artificiale e diagnosi precoce di alcune patologie, quello che il team dell’Università tedesca – guidato da Karl Leo, Hans Kleemann e Matteo Cucchi – ha dimostrato, è la possibilità di sviluppare un chip AI biocompatibile impiantabile per la classificazione, in tempo reale, di biosegnali sani e di biosegnali anomali all’interno del corpo umano.

Prima di questo studio, molti sforzi sono stati dedicati – da parte di scienziati a livello internazionale – allo sviluppo di materiali organici biocompatibili impiantabili. In particolare, sono stati messi a punto transistor elettrochimici organici (OECTs – Organic Electrochemical Transistor) sotto forma di film sottili, la cui accessibilità è dovuta alla facilità di produzione degli stessi e al basso voltaggio necessario al loro funzionamento.

Tuttavia, le loro performance nel riconoscimento attivo dell’alterazione dei biosegnali e, più in generale, nell’elaborazione delle informazioni, sono, ad oggi, piuttosto carenti.

Invece, negli ultimi anni, sono stati raggiunti traguardi interessanti nel campo delle reti neurali artificiali basate su hardware. Anche se la loro applicazione in ambienti biologici presenta ancora delle criticità.

Nel tentativo di superare tali aspetti critici, il gruppo di lavoro dell’Università di Dresda, per la realizzazione del chip in tema di intelligenza artificiale e diagnosi precoce, si è servito di una rete neurale artificiale basata su fibre polimeriche strutturalmente simili al cervello umano, la cui disposizione casuale va a formare la cosiddetta “rete neurale ricorrente“, una particolare tipologia di rete neurale artificiale che include neuroni collegati tra loro in un loop, in grado di elaborare i dati analogamente al cervello biologico.

Addirittura, questa “non linearità” della rete neurale consente di amplificare anche le più piccole variazioni di segnale, che – nel caso specifico del battito cardiaco – sono spesso difficili da intercettare.

Nel dettaglio – sottolinea il team di studio – il chip AI è stato in grado di distinguere i battiti cardiaci regolari da tre tipologie di aritmie, con un tasso di precisione dell’88% e consumando meno energia di un pacemaker.

Intelligenza artificiale e diagnosi precoce: i potenziali sviluppi dell’AI impiantabile

I risultati di questo studio su intelligenza artificiale e diagnosi precoce delle aritmie cardiache introducono un paradigma assolutamente nuovo, che potrà consentire, nel tempo, lo sviluppo di reti neurali artificiali basate su hardware a basso consumo e capaci di interagire con fluidi corporei e tessuti biologici.

La visione di combinare l’elettronica moderna con la biologia ha fatto molta strada negli ultimi anni, con lo sviluppo dei cosiddetti ‘conduttori organici misti’ – spiega Matteo Cucchi, ricercatore presso la Technische Universität Dresden, nonché primo autore dell’articolo – Finora, tuttavia, i successi sono stati limitati a semplici componenti elettronici come singole sinapsi o sensori, senza arrivare a risolvere compiti complessi. Nella nostra ricerca, sfruttando la potenza del calcolo neuromorfico, siamo riusciti non solo a risolvere compiti di classificazione complessi in tempo reale, ma saremo anche potenzialmente in grado di farlo all’interno del corpo umano”.

Il calcolo neuromorfico – lo ricordiamo – implica l’assemblaggio di neuroni artificiali e funziona in base ai principi del cervello umano, con i componenti artificiali che trasmettono le informazioni in modo simile all’azione dei nostri neuroni, “pulsando” elettricamente solo quando una sinapsi, in un circuito, ha assorbito una carica sufficiente a produrre un picco elettrico.

E – in tema di di intelligenza artificiale e diagnosi precoce – riguardo alle applicazioni dei sistemi di intelligenza artificiale impiantabili, Cucchi fa notare che queste sono molteplici: oltre al già citato monitoraggio delle aritmie cardiache, vi è il monitoraggio delle complicanze dopo un intervento chirurgico e il monitoraggio di malattie croniche come il diabete, col fine ultimo della tempestiva comunicazione dei segnali ai medici tramite smartphone e della rapida (e più economica) assistenza medica.

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Paola Cozzi
Giornalista dal solido background acquisito lavorando presso i più prestigiosi Editori italiani | Ventidue anni di esperienza nello sviluppo di prodotti editoriali b2b, cartacei e digitali | Vent'anni alla direzione di una testata b2b in tema di Sicurezza anticrimine di tipo fisico | Attualmente si dedica al Giornalismo Digitale ed esplora nuove tecniche e nuovi stili di comunicazione
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