KI-gesteuerte Fortschritte in der elektronischen Hauttechnologie versprechen eine Revolution in der Gesundheitsüberwachung und -diagnose

By | December 20, 2023

In einem kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Übersichtsartikel Intelligenz in der NaturmedizinWissenschaftler am California Institute of Technology diskutierten über den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Entwicklung elektronischer Haut der nächsten Generation (E-Skin) und der Analyse der von E-Skin erfassten Gesundheitsdaten.

Rezension: Elektronische Haut mit künstlicher Intelligenz

Unten

Unter E-Skin versteht man integrierte Elektronik, die die Funktionen der menschlichen Haut nachahmt und übertrifft. E-Skins sind flexibel und komfortabel und können daher an verschiedenen Körperstellen von Robotern und Menschen platziert werden, um Biosignale kontinuierlich und nicht-invasiv aufzuzeichnen. E-Skins werden typischerweise als Mensch-Maschine-Schnittstellen in intelligenten Bandagen, Armbändern, tätowierungsähnlichen Aufklebern, Stoffen, Ringen, Gesichtsmasken sowie maßgefertigten intelligenten Socken und Schuhen verwendet.

Obwohl E-Skins die Erfassung umfangreicher Gesundheitsdaten durch Echtzeitaufzeichnung erleichtert haben, bleibt die Analyse und Interpretation von Gesundheitsinformationen zeitaufwändig und herausfordernd. In neueren multimodalen E-Skin-Plattformen wurden bereits mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens zur Datenanalyse eingesetzt. Jüngste Fortschritte in den Bereichen Big Data und digitale Medizin haben es KI-Technologien ermöglicht, das E-Skin-Design zu optimieren und personalisierte Gesundheitsprofile zu erstellen.

Anwendung von KI-Technologien im E-Skin-Design

Die Reproduktion lebenswichtiger Eigenschaften der menschlichen Haut in künstlicher Haut bleibt vor allem aufgrund vieler ungelöster Materialherausforderungen problematisch. KI wurde vorgeschlagen, um die Materialentdeckung und Sensordesigns zu optimieren und neue E-Skin-Patches autonom neu zu entwerfen.

Aufgrund ihrer Biokompatibilität und Kosteneffizienz sind natürliche Materialien wie Baumwolle und Seide die herkömmlichen Substratmaterialien für elektronisches Hautdesign. Allerdings sind mangelnde Elastizität und Einstellbarkeit die wesentlichen Nachteile dieser Materialien. Synthetisch hergestellte weiche Materialien haben vielversprechende Ergebnisse bei der genauen Signalerfassung gezeigt. Diese Materialien erfordern jedoch eine zusätzliche Validierung hinsichtlich Biokompatibilität und Sicherheit.

Maschinelles Lernen als Zweig der KI kann vielversprechende Materialien mit spezifischen Eigenschaften identifizieren und die Materialsynthese optimieren. Mithilfe von KI können Herstellungsmethoden anhand von Materialeigenschaften ausgewählt und optimiert werden. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen zur Qualitätskontrolle bei der Massenfertigung sowie zur Optimierung des E-Skin-Designs eingesetzt werden.

Maschinelles Lernen kann effizienter nach Kirigami-Designs für dreidimensionale formadaptive E-Skins und pixelige planare Elastomermembranen suchen als mechanische Simulationen. Diese Art der E-Skin-Formung ist für gekrümmte Oberflächen erforderlich.

Für verrauschte und diskrete materielle experimentelle Daten mit hoher Varianz ist es notwendig, die Daten durch Interpolation fehlender Daten und Neuausrichtung voreingenommener Trainingssätze vorzuverarbeiten. Für eine schnellere Materialentwicklung und -entdeckung sind derzeit ein stärker standardisierter Datensatz und eine stärker standardisierte Materialpipeline erforderlich.

Anwendung von KI-Technologien in der Signalverarbeitung

Algorithmen für maschinelles Lernen sind in der Lage, schnelle und robuste Datenanalysen durchzuführen und können die Datenqualität durch Reduzierung des Signalrauschens, Trennung mehrerer Quellen und Eliminierung von Artefakten verbessern. Maschinelles Lernen kann auch die Empfindlichkeit und Spezifität von E-Skin-Sensoren für den Zielbiomarker verbessern. Bei biochemischen Sensoren mit Enzymen mit engem Arbeitsbereich können maschinelle Lernalgorithmen die Signalsättigung überwinden und nichtlineare Sensoren in einer dynamischen Testumgebung kalibrieren.

Bewegungsartefakte sind für Hintergrundgeräusche im E-Skin verantwortlich. Maschinelles Lernen kann eine genaue Datenerfassung erleichtern, indem es Rauschen und Störungen in tragbaren Sensoren ausgleicht. Durch die wiederholte Analyse datengesteuerter Erkennungsergebnisse können KI-basierte Plattformen die Erkennungsfähigkeiten von Biosensoren verbessern.

KI-gestützte E-Skins für Mensch-Maschine-Schnittstellen

KI-Technologien spielen eine äußerst wichtige Rolle bei der Überbrückung der Lücke zwischen menschlichen und maschinellen Interaktionen. KI kann von E-Skin-Pflastern erhaltene multimodale Daten schnell analysieren und interpretieren, um Robotik zu manipulieren und menschliche Hilfe zu leisten.

KI-gestützte haptische Sensoren, die in E-Skin-basierten Mensch-Maschine-Schnittstellensystemen verwendet werden, können komplexe Handbewegungen schnell erfassen und physische Informationen an ein Computersystem übertragen, wodurch die damit verbundene Robotik verschiedene Aufgaben wie schweres Atmen, Objekte, Formerkennung und Objekterkennung ausführen kann Identifikation.

Roboterprothesen zur Wiederherstellung der Bewegungsfreiheit von Menschen mit Behinderungen können E-Skins zur Extraktion von Bewegungsdaten und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse und Steuerung von Roboteroperationen nutzen.

KI-gestützte E-Skins zur Krankheitsdiagnose und -behandlung

KI-gestütztes E-Skin ist ein vielversprechender Ansatz für die hochpräzise Diagnose kardialer Komplikationen. KI-gestützte E-Skins können im Laufe der Zeit kleine, allmähliche kardiovaskuläre Veränderungen schnell erkennen, was eine rechtzeitige automatische Diagnose erleichtern kann.

KI-gestützte E-Skins können zur Echtzeitüberwachung des Stresshormonspiegels verwendet werden, um psychische Gesundheitsprobleme vorherzusagen. KI-gestützte multimodale E-Skins haben das Potenzial, Risikozusammenhänge zu modellieren und Auswirkungen auf die psychische Gesundheit vorherzusagen, indem sie bisher unerkannte Zusammenhänge zwischen Gesundheitsmustern und Stressrisikofaktoren identifizieren.

KI-gestützte E-Skins können zur Überwachung verschiedener biologischer Parameter verwendet werden, und Algorithmen für maschinelles Lernen können zur Analyse von E-Skin-abgeleiteten Daten für die Vorhersage von Biomarkern verwendet werden. Auch ein hautbasiertes Stoffwechsel- und Medikamentenmonitoring kann eine personalisierte Therapie erleichtern. KI-gestützte E-Skins können zur Bewertung der Pharmakokinetik und Pharmakodynamik für die Personalisierung der Arzneimitteldosis verwendet werden.

Datenzugänglichkeit und -sicherheit sind zentrale Herausforderungen im Zusammenhang mit der klinischen Anwendung von KI-basierten E-Skins. Daher sind strenge Vorschriften für die Einführung KI-basierter Modelle in der medizinischen Praxis erforderlich. Darüber hinaus können KI-basierte Modelle Fehler machen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, inwieweit Menschen KI-generierten Vorhersagen vertrauen können.

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