Un appareil comme celui-ci pourrait un jour surveiller et évaluer votre santé. Groupe de recherche Sihong Wang/Université de Chicago, CC BY-ND
Le résumé de recherche est un bref aperçu de travaux universitaires intéressants.
La grande idée
Mes collègues et moi avons développé un appareil électronique flexible et extensible qui exécute des algorithmes d’apprentissage automatique pour collecter et analyser en continu des données de santé directement sur le corps. L’autocollant en forme de peau, développé dans mon laboratoire de la Pritzker School of Molecular Engineering de l’Université de Chicago, comprend une puce informatique souple et extensible qui imite le cerveau humain.
Pour créer ce type de dispositif, nous nous sommes tournés vers des polymères électriquement conducteurs qui ont été utilisés pour construire des semi-conducteurs et des transistors. Ces polymères sont faits pour être extensibles, comme un élastique. Plutôt que de fonctionner comme une puce informatique typique, la puce avec laquelle nous travaillons, appelée puce informatique neuromorphique, fonctionne plus comme un cerveau humain. Il est capable à la fois de stocker et d’analyser des données.
Pour tester l’utilité du nouvel appareil, mes collègues et moi l’avons utilisé pour analyser des données d’électrocardiogramme représentant l’activité électrique du cœur humain. Nous avons formé l’appareil pour classer les ECG en cinq catégories : signaux sains et quatre types de signaux anormaux. Même dans des conditions où l’appareil est étiré à plusieurs reprises par les mouvements du corps de l’utilisateur, l’appareil peut toujours classer avec précision les battements cardiaques.
Ces circuits électroniques sont souples et extensibles. UChicago Pritzker Ingénierie moléculaire / John Zich, CC BY-ND
Pourquoi est-ce important
La plupart des signaux du corps humain, tels que l’activité électrique du cœur enregistrée par ECG, sont généralement faibles et subtils. L’enregistrement précis de ces petits signaux nécessite un contact direct entre les appareils électroniques et le corps humain. Cela ne peut être réalisé qu’en fabriquant des appareils électroniques aussi doux et extensibles que la peau. Nous prévoyons que l’électronique portable jouera un rôle clé dans le suivi d’indicateurs complexes de la santé humaine, notamment la température corporelle, l’activité cardiaque, les niveaux d’oxygène, de sucre, de métabolites et de molécules immunitaires dans le sang.
Cependant, l’analyse de grandes quantités de données de santé acquises en continu est difficile. Une seule donnée doit être placée dans la perspective plus large des antécédents médicaux complets d’un patient, et c’est une tâche considérable. Des algorithmes d’apprentissage automatique de pointe qui identifient des modèles dans des ensembles de données extrêmement complexes sont la voie la plus prometteuse pour pouvoir identifier les signaux de maladie les plus importants.
Une approche typique de l’utilisation de l’apprentissage automatique pour analyser les données de santé en temps réel consiste à transmettre les données sans fil des appareils portables à un ordinateur. Mais cela pose des défis. L’envoi de données de santé sans fil est non seulement lent et consomme de l’énergie supplémentaire, mais il soulève également des problèmes de confidentialité. Notre recherche vise à faire en sorte que l’analyse par IA des données de santé se produise dans ces appareils portables ressemblant à une peau, ce qui minimiserait la quantité d’informations qu’un appareil devrait transmettre.
Le but ultime est que cette analyse sur place puisse envoyer des alertes en temps opportun aux patients ou aux prestataires de soins de santé, ou même un jour ajuster automatiquement les médicaments délivrés par d’autres dispositifs portables ou implantés.
Quelles autres recherches sont en cours
D’autres recherches sur le traitement par l’IA des données de santé collectées à partir d’appareils portables ont principalement impliqué le transfert des données vers des ordinateurs exécutant des algorithmes d’IA. Ces projets ont démontré le potentiel de l’IA pour extraire des informations utiles à partir de données de santé complexes.
Le développement récent de processeurs neuromorphiques flexibles est une étape importante vers l’exécution d’analyses de données d’IA directement sur des appareils portables, mais ces processeurs flexibles manquent d’extensibilité et de douceur comme la peau, ce qui rend difficile leur intégration dans des appareils portables. En revanche, notre appareil possède les propriétés similaires à la peau nécessaires pour un moniteur de santé portable.
Et après
À l’avenir, les chercheurs étendront probablement ce type d’analyse de l’IA intégrée dans les appareils portables à d’autres types de problèmes de santé et de maladies. Mon laboratoire prévoit d’améliorer notre appareil, à la fois pour mieux intégrer les composants de l’appareil et pour élargir les types d’algorithmes d’apprentissage automatique avec lesquels il peut être utilisé.
Notre travail est un bon point de départ pour créer des appareils qui intègrent l’intelligence artificielle dans l’électronique portable – des appareils qui pourraient aider les gens à vivre plus longtemps et en meilleure santé.
Sihong Wang reçoit des fonds de l’Office of Naval Research, de la National Science Foundation et de l’Institut national de la santé.
