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Eingepflanzte KI hört auf das Herz

Solche Polymer-basierten künstlichen neuronalen Netze können Herzkranken implantiert werden, um Rhythmusstörungen automatisch zu erkennen. Mikroskopaufnahme: TUD

Solche Polymer-basierten künstlichen neuronalen Netze können Herzkranken implantiert werden, um Rhythmusstörungen automatisch zu erkennen. Mikroskopaufnahme: TUD

Dresdner Elektroniker entwickeln implantierbare Polymernetze, die Herzrhythmus-Störungen aufspüren

Dresden, 20. August 2021. Winzige „Künstliche Intelligenzen“ (KI) könnten künftig Herzkranken eingepflanzt werden. Sie sollen dann unermüdlich auf Herzrhythmus-Störungen oder auf Komplikationen nach einer Herz-OP achten, während die Patienten bereits wieder daheim ihrem Alltag nachgehen. Dieser Vision sind Elektroniker der TU Dresden nun Stück näher gekommen: Sie haben dafür eine Polymer-KI entwickelt, die sich in den Körper implantieren lässt.

System kommt bisher auf 88 % Trefferquote

Dafür setzen Matteo Cucchi und seine Kollegen vom Lehrstuhl für Optoelektronik auf das Konzept des Speicherrechnens („Reservoir Computing“). Dabei absolviert die KI einmal eine Trainingsphase und kann dann erlernte Muster recht schnell in Sensordatenfluten entdecken. „In Versuchen konnte die KI gesunde Herzschläge von drei häufig auftretenden Rhythmusstörungen mit einer Genauigkeit von 88 Prozent unterscheiden“, teilte die Uni mit. „Dabei verbrauchte das Polymer-Netzwerk weniger Energie als ein Herzschrittmacher.“

Meldekette von der Mini-KI im Körper über das Smartphone zum Notarzt

Zwar sind 88 Prozent Erkennungsgenauigkeit noch nicht allzu viel. Aber diese Quote lässt sich sicher verbessern. Zudem soll nicht die KI über Behandlungen entscheiden. Vielmehr soll sie Verdachtsfälle per Funk und Smartphone den Patienten oder gleich den zuständigen Ärzten weitermelden, damit die über eine schnelle medizinische Schritte oder weitere Untersuchungen befinden können. „Mit diesem Ansatz wird es möglich, in Zukunft weitere intelligente Systeme zu entwickeln, die helfen können, Menschenleben zu retten“, ist Doktorand Cucchi überzeugt, der die Studie zusammen mit Prof. Karl Leo und Dr. Hans Kleemann ausgearbeitet hatte.

Autor: Heiko Weckbrodt

Quellen: TUD, Oiger-Archiv, Wikipedia

Wissenschaftliche Publikation:

Matteo Cucchi u.a.: „Reservoir computing with biocompatible organic electrochemical networks for brain-inspired biosignal classification“, in: „Science Advances“, https://advances.sciencemag.org/lookup/doi/10.1126/sciadv.abh0693

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