تقوم هذه الشركة بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي منخفضة الطاقة لتشغيل الأجهزة القابلة للزرع

طورت شركة TTP إطار عمل قادر على تصنيف بيانات تخطيط كهربية القلب في الوقت الحقيقي وتقييمها بحثًا عن اضطرابات النظم المحتملة باستخدام الذكاء الاصطناعي أثناء العمل بطاقة منخفضة، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في أجهزة تنظيم ضربات القلب. 

حلول TTP لاضطرابات نظم القلب 

إن النشر التقليدي للذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة ويصعب تطبيقه على الأجهزة المزروعة، لكن هذه التقنية توفر لمصنعي الغرسات طريقة لتطوير علاجات أكثر تحديدًا ذات حلقة مغلقة. 

قامت شركة TTP، وهي شركة متخصصة في توفير الحلول الطبية،dentوحل ثلاثة تحديات من خلال دمج معالج الذكاء الاصطناعي منخفض الطاقة في نظام ذي حلقة مغلقة لتصنيف عدم انتظام ضربات القلب.

يُعتبر التعرف على الأنماط القدرة الأساسية للذكاء الاصطناعي. وعند استخدامه في العلاجات ذات الحلقة المغلقة، مثل أجهزة تنظيم defiالقلب المزروعة، فإنه يوفر تصنيفًا أكثر دقة للنشاط العصبي أو الكهربائي في الجسم. وهذا يسمح للنظام بتوفير التحفيز الكهربائي المطلوب كعلاج.

في المقابل، سيؤدي استخدام نظام ذكاء اصطناعي تقليدي إلى استنزاف طاقة البطارية المحدودة للجهاز المزروع. كما أن الأنظمة التقليدية تتطلب اتصالاً بالإنترنت، وهو ما قد يمثل مشكلة ولا يمكن الاعتماد عليه في الأجهزة الحيوية لاستمرار الحياة.

استخدمت الشركة وحدة تحكم دقيقة جاهزة مع مسرع شبكة عصبية، لكنها كانت الأولى من نوعها ذات متطلبات طاقة منخفضة لتطوير حلها الذي يمكنه تصنيف بيانات تخطيط كهربية القلب في الوقت الحقيقي بقدرة الطاقة المتاحة في جهاز تنظيم ضربات القلب القابل للزرع.

تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي منخفضة الطاقة للعلاجات القابلة للزرع

أعلنت الشركة أنها غيّرت طريقة تدريب نماذج تصنيف الإشارات، بالإضافة إلى تصميم الأجهزة. وقد درّبت النموذج باستخدام تقنية تُعرف بالتدريب المُراعي للتكميم لتصنيف بيانات تخطيط القلب الكهربائي بدقة أقل. ساعد هذا الشركة على الحفاظ على أداء النموذج بدقة 8 بت الخاصة بالمُسرّع. عادةً، تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي المكتبية والسحابية دقة تتراوح بين 32 و64 بت.

تتأثر بيانات تخطيط كهربية القلب (ECG) عادةً بعوامل عديدة، كالاختلافات الفردية، والتغيرات الكهربائية، ونشاط القلب. ومن الصعب تحويل البيانات رقميًا بدقة محدودة لأجهزة الحافة منخفضة الطاقة والحصول على أداء تصنيف مقبول. لذا، وللحصول على التصنيف المطلوب، صممت TTP الواجهة الأمامية التناظرية بطريقة تُمكّنها من الاستفادة من النطاق الديناميكي الكامل وتغيير الكسب قبل تحويل الإشارة إلى رقمية.

الباحثون في مركز TTP أيضاً بتعديل توقيت النظام لتقليل استهلاك الطاقة. تُبقى الأجهزة الطرفية في الغالب مطفأة عندما لا تكون هناك حاجة لتشغيلها، لذا سيتعين تشغيل عمليات أخذ العينات وتصنيف الإشارات في أوقات مختلفة. 

عادةً ما تكون مجموعات البيانات المصنفة متوافقة زمنيًا، لأنه إذا بدأت معالجة البيانات وأخذ العينات في أوقات غير محددة، فقد يؤدي ذلك إلى تقييمات خاطئة أو استنزاف غير ضروري للبطاريات، وفي بعض الحالات، قد يتم التخلص من البيانات أيضًا. لهذا السبب، تتم معالجة البيانات مسبقًا بعملية تناظرية لتحقيق كفاءة وتقييم أفضل.

تعمل شركة TTP على العديد من الحلول في المجال الطبي وتتوقع أن تستفيد المزيد من أنظمة العلاج ذات الحلقة المغلقة من الذكاء الاصطناعي منخفض الطاقة.