Uma nova pesquisa da Pritzker School of Molecular Engineering (PME) da Universidade de Chicago mostra que um chip de computação flexível e elástico usado diretamente na pele pode coletar e analisar dados de saúde em tempo real usando inteligência artificial (IA).
O dispositivo, conhecido como chip de computação neuromórfico, usa semicondutores e transistores eletroquímicos para coletar dados de biossensores que tocam a pele. Ao contrário de outros wearables, como smartwatches, que deixam um pequeno espaço entre a pele do usuário e o dispositivo, o chip foi projetado para ser usado diretamente na pele para melhorar a precisão do sensor e a coleta de dados.
Para conseguir isso, os pesquisadores precisavam acomodar o movimento da pele do usuário, o que representa um desafio único para os desenvolvedores de dispositivos vestíveis. Para que o chip se integrasse perfeitamente à pele, ele precisava se esticar e se mover da mesma forma. Para dar ao chip a flexibilidade necessária, os pesquisadores utilizaram polímeros, que podem não apenas esticar e dobrar, mas também podem ser usados para construir transistores e semicondutores.
No entanto, essas melhorias na capacidade do chip de se adaptar à pele e coletar dados melhores resultaram na necessidade de poder de processamento adicional. Quanto mais dados um wearable pode coletar, mais complexa a análise de dados se torna. Os smartphones, que geralmente são conectados à tecnologia vestível para enviar e processar dados, não são capazes de fazer isso para um dispositivo como um chip de computação neuromórfico.
Para resolver isso, a equipe de pesquisa utilizou algoritmos de IA dentro do chip para ajudar a analisar com eficiência padrões relevantes nos dados.
Depois de projetar o dispositivo, os pesquisadores testaram sua utilidade como ferramenta de análise de dados de saúde. A equipe começou treinando o algoritmo de aprendizado de máquina (ML) do dispositivo para analisar e classificar dados de eletrocardiograma (ECG) em cinco categorias: uma para sinais de ECG saudáveis e quatro para sinais não saudáveis ou anormais.
Depois que o dispositivo foi treinado, eles o validaram usando novos dados de ECG nunca vistos antes. O dispositivo foi capaz de classificar com precisão os ECGs. Além disso, os pesquisadores descobriram que poderia fazê-lo mesmo quando esticado ou dobrado, como seria quando usado por um usuário.
Os pesquisadores observam no comunicado de imprensa que este é apenas o começo de suas pesquisas nessa área. Eles esperam que este seja um passo em direção a um futuro em que as doenças possam ser facilmente detectadas antes que os sintomas apareçam usando wearables e rastreamento contínuo de dados de saúde.
Eles também disseram que tal dispositivo tem potencial para ser usado como muitos dispositivos médicos implantáveis.
“Se você pode obtiver informações em tempo real sobre a pressão arterial, por exemplo, este dispositivo pode tomar decisões de forma muito inteligente sobre quando ajustar os níveis de medicação da pressão arterial do paciente”, disse Sihong Wang, PhD, professor assistente de engenharia molecular na PME, em o comunicado de imprensa. Técnicas semelhantes já estão sendo utilizadas em alguns dispositivos, como bombas de insulina implantáveis. “A integração da inteligência artificial com a eletrônica vestível está se tornando um cenário muito ativo”, completou
A equipe de pesquisa está atualmente planejando novas iterações do chip, que expandirão os tipos de dispositivos com os quais ele pode se integrar e os algoritmos de ML que usa.