一种像绷带一样贴在皮肤上的可拉伸计算贴片，可能将可穿戴医疗设备推向更快的领域。这种设备不是简单地收集数据并发送到别处进行分析，而是能够直接在接触身体的部位处理信息，并且只需毫秒时间。
当时间紧迫时，这种差异至关重要。在危险的心脏节律紧急情况下，即使是短暂的延迟，也可能在有效行动与错失良机之间划出鸿沟。
该贴片由芝加哥大学普利兹克分子工程学院的研究人员与阿贡国家实验室的科学家共同开发。在测试中，该系统使用了内置人工智能，在弯曲和拉伸状态下分析多种健康数据，无需依赖无线传输到外部计算机。
“我们试图实现的未来是让可穿戴和植入式设备更加智能，”芝加哥大学普利兹克分子工程学院分子工程副教授、该研究的共同资深作者王思宏说。“它能够帮助人们获得一个个性化的、即时的医生，集成到他们的设备中。”
将计算打印到皮肤可穿戴的材料上
目前大多数可穿戴设备只能感知。它们跟踪心率、运动或其他身体信号，然后将这些信息传递出去进行处理。分析通常发生在体外，通常是在远程服务器或传统计算机芯片上。
这种配置适用于许多消费用途，但对于需要实时决策的情况却造成了瓶颈。发送数据并等待结果会增加延迟、复杂性和能源成本。
新的贴片试图通过将计算移至边缘（即感知发生的点）来解决这个问题。为了以柔软、适合人体的形式实现这一点，研究团队在可拉伸表面上构建了大规模有机电化学晶体管阵列。
这些晶体管的行为不同于普通刚性芯片中的晶体管。它们利用电流和通过凝胶电解质移动的离子来处理信息。这赋予了每个器件类似记忆的特性，使其能够随着时间的推移保持一个数值，其方式类似于突触在大脑中的增强或减弱。
这一特性使有机电化学晶体管对神经形态计算很有吸引力，这种计算风格旨在模仿神经网络的一些特征。但将它们制成密集、可拉伸的阵列一直是一个棘手的制造问题。
贴片的软基底
软基底不能很好地承受标准芯片制造条件，特别是苛刻的溶剂或高温。凝胶电解质带来了另一个麻烦，因为它会扩散并与附近的部件融合，导致短路。
“我们必须问的问题是，我们能否利用或改变这些聚合物的性质，使其与光刻技术兼容——这是微电子工业中主要使用的图案化方法，”王思宏说。
该团队的答案是开发一种新型聚合物凝胶，该凝胶在紫外线下固化成精确形状。采用这种方法，他们构建了每平方厘米多达10000个晶体管的阵列。在一个代表性的10×10阵列中，他们报告了100%的制造良率，器件之间的差异在±10%以内。
“作为计算机科学家，我们习惯于认为神经网络权重只是一个数字，”芝加哥大学计算机科学研究生、该研究的共同第一作者赵子轩说。“在硬件中，它是一种材料，具有可变性、历史记录和物理限制。挑战在于牢记这些约束，同时仍然以足够的精度进行计算，使其有意义。”
毫秒开始变得重要的时刻
该团队在多个机器学习任务上测试了阵列，包括一项与危及生命的心脏急症相关的任务。
心室颤动是一种混乱的心律，心脏的电活动崩溃。它通常在几分钟内致命。目前植入式心脏复律除颤器通常通过在整个心脏上施加强烈的电击来响应，这种治疗虽然有效，但痛苦且粗暴。
研究人员一直在探索一种更有针对性的方法，即绘制出在心脏中快速传播的异常电波前，并用更小、更精确的脉冲来中断它们。障碍在于速度。这些波前移动得非常快，分析必须在几毫秒内完成。
“在这种情况下，远程计算是不可行的，它太慢了，”王思宏说。“但如果你有一个能在体内进行分析的计算设备，就有可能实现。”
使用来自匿名捐献者心脏的心电图映射数据，可拉伸阵列识别传播波前位置的匹配率超过99.6%，与基于软件的计算结果相当。该系统的精度即使在拉伸到60%应变时也能保持，相关测试显示，在反复拉伸至100%应变100次后，变化可以忽略不计。
研究人员还报告称，在更简单的分类任务中，每次推理耗时10毫秒。
一款不仅仅是监测的可穿戴设备
同样的平台还在一项第二医疗任务上进行了测试：根据一组健康指标评估心脏病发作风险。在该演示中，神经网络分析了九个输入：年龄、性别、胆固醇、空腹血糖、最大心率、运动诱发的心绞痛、静息心电图，以及两个被称为“旧峰”和“斜率”的ECG ST段指标。
在整个303组数据集中，硬件系统达到了83.5%的平均推理准确率。在保留的20%测试子集上，准确率为78.7%。作者指出，使用更大的训练数据集和隐藏层中更多的神经元，性能可能会进一步提高。
该研究还表明，该阵列可以处理其他边缘计算任务，包括特征提取和通过去噪自编码器进行数据压缩。除了医学领域，研究团队还探索了相同的可拉伸神经形态硬件是否能够支持软机器人在迷宫式环境中导航的离线强化学习。
这部分工作指向了一个更广泛的概念。一个在狭窄、不断变化的空间（如地震废墟）中移动的柔软机器，可能也需要不依赖恒定外部信号的板载计算。
然而，这里最明显的应用是医疗领域。该贴片并非成熟的临床设备，心脏病发作演示是一项风险分类任务，而非对患者的实时诊断。心室颤动的结果依赖于捐献心脏的映射数据，而非活体植入系统。这些限制很重要。
贴片作为更大身体系统的一部分
王思宏的实验室将计算阵列视为更完整平台的一部分，该平台可以感知、分析、通信和响应，同时保持足够柔软以贴合身体。
他的团队目前正在努力将该阵列与可拉伸传感器和无线通信组件配对。目标是制造一种不仅能收集生物数据流，还能在现场进行解释并快速采取行动的设备。
“我们不是将数据发送到远程服务器，而是可以在生命发生的地方直接对其进行解读，”阿贡国家实验室计算机科学家、该研究的共同资深作者夏芳芳说。
研究的实际意义
这项工作为可穿戴和植入式设备提供了一条超越单纯监测的路径。通过直接在身体上分析数据，软计算贴片可以减少延迟、减少数据传输，并在时间紧迫的情况下支持更快的响应，特别是心脏急症。
该研究还表明，高密度可拉伸电子设备可以在承受应变的同时处理机器学习任务而不会损失太多性能，这可能有助于未来的设备更自然地贴合皮肤或组织。
目前，这些结果仍处于硬件演示阶段，但它们指向了能够在同一地点、几乎同一时刻感知和解释信号的医疗系统。
研究结果已在线发表在《自然·电子学》期刊上。
原始报道“可拉伸人工智能皮肤贴片在毫秒内分析体内心脏数据”发表于《好消息的另一面》新闻网站。
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