En un artículo de revisión reciente publicado en la revista Inteligencia de la medicina natural.los científicos de Caltech discutieron la participación de las tecnologías de inteligencia artificial en la ingeniería de la próxima generación de piel electrónica (e-skin) y el análisis de los datos de salud recopilados por e-skin.
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fondo
E-skin se define como una electrónica integrada que imita y supera las funciones de la piel humana. Las pieles electrónicas son flexibles y cómodas y, por lo tanto, pueden colocarse en varias ubicaciones del cuerpo robótico y humano para registrar los signos vitales de forma continua y no invasiva. Las pieles electrónicas se utilizan habitualmente como interfaces hombre-máquina en vendajes inteligentes, pulseras, pegatinas con forma de tatuajes, textiles, anillos, mascarillas, calcetines y zapatos inteligentes personalizados.
Si bien las pieles electrónicas han facilitado la recopilación de datos de salud a gran escala mediante registros en tiempo real, analizar e interpretar la información de salud sigue siendo un desafío y requiere mucho tiempo. Ya se han utilizado varios algoritmos de aprendizaje automático en las modernas plataformas multimedia e-skin para el análisis de datos. Los avances recientes en big data y medicina digital han permitido que las tecnologías de inteligencia artificial mejoren el diseño de la piel electrónica y creen perfiles de salud personalizados.
Aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el diseño de pieles electrónicas
Reproducir las propiedades vitales de la piel humana en piel artificial sigue siendo un problema debido principalmente a varios desafíos físicos no resueltos. Se ha propuesto inteligencia artificial para mejorar el descubrimiento de materiales y los diseños de sensores para rediseñar de forma autónoma nuevos parches de piel electrónica.
Debido a su biocompatibilidad y rentabilidad, los materiales naturales como el algodón y la seda son los materiales base tradicionales para el diseño de e-skin. Sin embargo, la falta de flexibilidad y capacidad de adaptación son los principales inconvenientes de estos materiales. Los materiales compuestos blandos han mostrado resultados prometedores en la recopilación de señales sutiles. Sin embargo, estos materiales necesitan una verificación adicional de biocompatibilidad y seguridad.
El aprendizaje automático, como rama de la inteligencia artificial, puede identificar materiales prometedores con propiedades objetivo y optimizar la síntesis de materiales. La inteligencia artificial se puede utilizar para identificar y mejorar métodos de fabricación basados en las propiedades de los materiales. Además, el aprendizaje automático se puede utilizar para el control de calidad durante la fabricación en masa, así como para mejorar el diseño de la piel electrónica.
El aprendizaje automático puede buscar de manera más eficiente diseños de kirigami para máscaras electrónicas 3D que se adaptan a la forma y membranas planas flexibles con píxeles que con simulaciones mecánicas. Este tipo de formación de piel electrónica es necesaria para superficies con curvas.
Para datos de ensayos de sujetos ruidosos y discretos con alta varianza, es necesario preprocesar los datos interpolando los datos faltantes y reequilibrando los conjuntos de entrenamiento sesgados. Actualmente existe la necesidad de un conjunto de datos de materiales más estandarizados y procesos para un desarrollo y descubrimiento de materiales más rápido.
Aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el procesamiento de señales
Los algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de analizar datos de forma rápida y sólida y pueden mejorar la calidad de los datos al reducir el ruido de la señal, la separación de múltiples fuentes y eliminar anomalías. El aprendizaje automático también tiene el potencial de mejorar la sensibilidad y especificidad de los sensores cutáneos electrónicos para el biomarcador objetivo. Para los sensores bioquímicos que involucran enzimas con un rango de acción estrecho, los algoritmos de aprendizaje automático pueden evitar la saturación de la señal y calibrar sensores no lineales en un entorno de prueba dinámico.
Los artefactos en movimiento son responsables del ruido de fondo en la piel electrónica. El aprendizaje automático puede facilitar la recopilación de datos precisos al compensar el ruido y las imperfecciones en los sensores portátiles. Al analizar repetidamente los resultados de la detección basada en datos, las plataformas basadas en inteligencia artificial pueden mejorar las capacidades de detección de los biosensores.
Máscaras electrónicas impulsadas por IA para interfaces hombre-máquina
Las tecnologías de inteligencia artificial desempeñan un papel muy importante a la hora de cerrar la brecha entre las interacciones humanas y de máquinas. La inteligencia artificial puede analizar e interpretar rápidamente datos multimodales obtenidos de parches cutáneos electrónicos para manipular robots y brindar asistencia humana.
Los sensores hápticos impulsados por IA utilizados en sistemas de interfaz hombre-máquina basados en e-skin pueden capturar rápidamente movimientos complejos de la mano y transmitir información física a un sistema informático, lo que facilita que los robots conectados realicen diversas tareas, como olfatear objetos, detectar formas y detectar objetos. identificación.
Las prótesis robóticas diseñadas para la rehabilitación del movimiento de personas con discapacidad pueden utilizar pieles electrónicas para extraer datos de movimiento y algoritmos de aprendizaje automático para analizar y controlar procesos robóticos.
Máscaras electrónicas impulsadas por IA para diagnosticar y tratar enfermedades
La e-skin impulsada por IA es un enfoque prometedor para el diagnóstico de alta precisión de complicaciones cardíacas. e-skin impulsado por IA puede detectar rápidamente cambios pequeños y graduales en el corazón y los vasos sanguíneos a lo largo del tiempo, lo que puede facilitar el diagnóstico automático oportuno.
Se podrían utilizar máscaras electrónicas impulsadas por IA para controlar los niveles de la hormona del estrés en tiempo real y predecir problemas de salud mental. Las pieles electrónicas multimodales impulsadas por IA tienen el potencial de modelar asociaciones de riesgo y predecir resultados de salud mental mediante la identificación de asociaciones previamente no reconocidas entre patrones de salud y factores de riesgo de estrés.
Las pieles electrónicas impulsadas por IA se pueden utilizar para monitorear muchos parámetros biológicos y se pueden usar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos derivados de la piel electrónica para predecir los signos vitales. Los medicamentos electrónicos para la piel y la monitorización metabólica también pueden facilitar el tratamiento personalizado. Las pieles electrónicas impulsadas por IA se pueden utilizar para evaluar la farmacocinética y la farmacodinamia para personalizar la dosis de los medicamentos.
El acceso a los datos y la seguridad son los principales desafíos asociados con la aplicación clínica de las pieles electrónicas basadas en IA. Por lo tanto, se necesitan regulaciones estrictas para la adopción de modelos basados en IA en la práctica médica. Además, los modelos basados en IA pueden cometer errores. Por lo tanto, es esencial garantizar cuánta confianza tiene la gente en las predicciones generadas por la IA.
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