La prossima frontiera dei dispositivi medici con intelligenza artificiale all’avanguardia non sono i dispositivi indossabili o i monitor da comodino: è all’interno del corpo umano stesso. Cochlear è appena stato lanciato Sistema Nucleo Nexa rappresenta il primo impianto cocleare in grado di eseguire algoritmi di apprendimento automatico gestendo al contempo limiti energetici estremi, archiviando dati personalizzati sul dispositivo e ricevendo aggiornamenti firmware via etere per migliorare i suoi modelli di intelligenza artificiale nel tempo.
Per i professionisti dell’intelligenza artificiale, la sfida tecnica è sconcertante: costruire un modello di albero decisionale che classifichi cinque ambienti uditivi distinti in tempo reale, ottimizzarlo per funzionare su un dispositivo con un budget energetico minimo che deve durare decenni, e fare tutto mentre si interfaccia direttamente con il tessuto neurale umano.
Gli alberi decisionali incontrano il calcolo a bassissimo consumo
Al centro dell’intelligenza del sistema c’è SCAN 2, un classificatore ambientale che analizza l’audio in ingresso e lo classifica come parlato, parlato nel rumore, rumore, musica o silenzio.
“Queste classificazioni vengono quindi inserite in un albero decisionale, che è una sorta di modello di apprendimento automatico”, spiega Jan Janssen, Global CTO di Cochlear, in un’intervista esclusiva con Notizie sull’AI. “Questa decisione viene utilizzata per regolare le impostazioni di elaborazione del suono per quella situazione, che adatta i segnali elettrici inviati all’impianto.”
Il modello funziona con un processore audio esterno, ma è qui che diventa interessante: l’impianto stesso partecipa all’intelligenza attraverso la gestione dinamica della potenza. Dati e potenza vengono intercalati tra il processore e l’impianto tramite un collegamento RF potenziato, consentendo al chipset di ottimizzare l’efficienza energetica in base alle classificazioni ambientali del modello ML.
Non si tratta solo di una gestione intelligente dell’energia: si tratta di dispositivi medici con intelligenza artificiale all’avanguardia che risolvono uno dei problemi più difficili nel campo dei computer impiantabili: come mantenere operativo un dispositivo per oltre 40 anni quando non è possibile sostituire la batteria?
Lo strato di intelligenza spaziale
Oltre alla classificazione ambientale, il sistema utilizza ForwardFocus, un algoritmo di rumore spaziale che utilizza gli input di due microfoni omnidirezionali per creare modelli spaziali di target e rumore. L’algoritmo presuppone che i segnali target provengano dalla parte anteriore mentre il rumore provenga dai lati o da dietro, quindi applica il filtraggio spaziale per attenuare le interferenze di fondo.
Ciò che lo rende degno di nota dal punto di vista dell’intelligenza artificiale è il livello di automazione. ForwardFocus può funzionare in modo autonomo, rimuovendo il carico cognitivo dagli utenti che navigano in scene uditive complesse. La decisione di attivare il filtraggio spaziale avviene in modo algoritmico sulla base dell’analisi ambientale, senza che sia richiesto l’intervento dell’utente.
Aggiornabilità: il cambiamento del paradigma dell’intelligenza artificiale dei dispositivi medici
Ecco la svolta che lo differenzia dagli impianti della generazione precedente: firmware aggiornabile nel dispositivo impiantato stesso. Storicamente, una volta posizionato chirurgicamente un impianto cocleare, le sue funzionalità venivano congelate. Nuovi algoritmi di elaborazione del segnale, modelli ML migliorati, migliore riduzione del rumore: niente di tutto ciò potrebbe avvantaggiare i pazienti esistenti.
L’impianto Nucleus Nexa cambia questa equazione. Utilizzando il collegamento RF a corto raggio proprietario di Cochlear, gli audiologi possono fornire aggiornamenti del firmware all’impianto tramite il processore esterno. La sicurezza si basa su vincoli fisici (il raggio di trasmissione limitato e la bassa potenza in uscita richiedono vicinanza durante gli aggiornamenti), combinati con protezioni a livello di protocollo.
“Con gli impianti intelligenti, in realtà conserviamo una copia (della mappa uditiva personalizzata dell’utente) sull’impianto”, ha spiegato Janssen. “Se perdi questo (processore esterno), possiamo inviarti un processore vuoto e indossarlo: recupera la mappa dall’impianto.”
L’impianto memorizza fino a quattro mappe uniche nella sua memoria interna. Dal punto di vista dell’implementazione dell’intelligenza artificiale, questo risolve una sfida critica: come mantenere i parametri del modello personalizzato quando i componenti hardware si guastano o vengono sostituiti?
Dagli alberi decisionali alle reti neurali profonde
L’attuale implementazione di Cochlear utilizza modelli di alberi decisionali per la classificazione ambientale: una scelta pragmatica dati i vincoli di potenza e i requisiti di interpretabilità per i dispositivi medici. Ma Janssen ha spiegato dove è diretta la tecnologia: “L’intelligenza artificiale attraverso le reti neurali profonde – una forma complessa di apprendimento automatico – in futuro potrebbe fornire ulteriori miglioramenti nell’udito in situazioni rumorose”.
L’azienda sta anche esplorando applicazioni di intelligenza artificiale oltre l’elaborazione del segnale. “Cochlear sta studiando l’uso dell’intelligenza artificiale e della connettività per automatizzare i controlli di routine e ridurre i costi dell’assistenza sanitaria”, ha osservato Janssen.
Ciò indica una traiettoria più ampia per i dispositivi medici basati sull’intelligenza artificiale all’avanguardia: dall’elaborazione reattiva del segnale al monitoraggio predittivo della salute, dagli aggiustamenti clinici manuali all’ottimizzazione autonoma.
Il problema dei vincoli dell’Edge AI
Ciò che rende questa distribuzione affascinante dal punto di vista dell’ingegneria ML è lo stack dei vincoli:
Energia: Il dispositivo deve funzionare per decenni con un consumo energetico minimo, con la durata della batteria misurata in giorni interi nonostante l’elaborazione audio continua e la trasmissione wireless.
Latenza: L’elaborazione audio avviene in tempo reale con un ritardo impercettibile: gli utenti non possono tollerare un ritardo tra il parlato e la stimolazione neurale.
Sicurezza: Questo è un dispositivo medico vitale che stimola direttamente il tessuto neurale. I fallimenti dei modelli non sono solo scomodi, ma influiscono anche sulla qualità della vita.
Aggiornabilità: L’impianto deve supportare miglioramenti del modello per oltre 40 anni senza sostituzione dell’hardware.
Privacy: L’elaborazione dei dati sanitari avviene sul dispositivo, con Cochlear che applica una rigorosa deidentificazione prima che qualsiasi dato entri nel suo programma Real-World Evidence per l’addestramento dei modelli attraverso il suo set di dati di oltre 500.000 pazienti.
Questi vincoli impongono decisioni architetturali che non devi affrontare quando distribuisci modelli ML nel cloud o anche sugli smartphone. Ogni milliwatt conta. Ogni algoritmo deve essere convalidato per la sicurezza medica. Ogni aggiornamento del firmware deve essere a prova di proiettile.
Oltre il Bluetooth: il futuro degli impianti connessi
Guardando al futuro, Cochlear sta implementando le funzionalità audio di trasmissione Bluetooth LE Audio e Auracast, entrambe richiedenti futuri aggiornamenti del firmware dell’impianto. Questi protocolli offrono una migliore qualità audio rispetto al Bluetooth tradizionale riducendo al contempo il consumo energetico, ma, cosa ancora più importante, posizionano l’impianto come nodo in reti di ascolto assistito più ampie.
L’audio trasmesso da Auracast consente la connessione diretta ai flussi audio in luoghi pubblici, aeroporti e palestre, trasformando l’impianto da un dispositivo medico isolato in un dispositivo medico AI connesso all’avanguardia che partecipa ad ambienti informatici ambientali.
La visione a lungo termine prevede dispositivi totalmente impiantabili con microfoni e batterie integrati, eliminando completamente i componenti esterni. A quel punto, stai parlando di sistemi di intelligenza artificiale completamente autonomi che operano all’interno del corpo umano, adattandosi agli ambienti, ottimizzando la potenza, trasmettendo connettività, il tutto senza l’interazione dell’utente.
Il progetto AI del dispositivo medico
L’implementazione di Cochlear offre un modello per dispositivi medici IA all’avanguardia che devono affrontare vincoli simili: iniziare con modelli interpretabili come alberi decisionali, ottimizzare in modo aggressivo per la potenza, integrare l’aggiornabilità fin dal primo giorno e progettare per l’orizzonte di 40 anni anziché il tipico ciclo di 2-3 anni dei dispositivi consumer.
Come ha osservato Janssen, il lancio dell’impianto intelligente lanciato oggi “è in realtà il primo passo verso un impianto ancora più intelligente”. Per un settore basato sull’iterazione rapida e sull’implementazione continua, adattarsi a cicli di vita dei prodotti decennali mantenendo al contempo il progresso dell’intelligenza artificiale rappresenta un’affascinante sfida ingegneristica.
La domanda non è se l’intelligenza artificiale trasformerà i dispositivi medici: l’implementazione di Cochlear dimostra che lo ha già fatto. La domanda è quanto velocemente altri produttori riusciranno a risolvere il problema dei vincoli e a immettere sul mercato sistemi altrettanto intelligenti.
Per 546 milioni di persone con perdita dell’udito nella sola regione del Pacifico occidentale, il ritmo di tale innovazione determinerà se l’intelligenza artificiale in medicina rimarrà una storia prototipo o diventerà uno standard di cura.
(Foto di Cocleare)
Vuoi saperne di più sull’intelligenza artificiale e sui big data dai leader del settore? Guardare Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big data che si svolge ad Amsterdam, in California, e a Londra. L’evento completo è parte di TechEx ed è situato in concomitanza con altri importanti eventi tecnologici, clicca Qui per ulteriori informazioni
AI News è alimentato da Media TechForge. Esplora altri prossimi eventi e webinar sulla tecnologia aziendale Qui.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
