Новый этап развития медицинских устройств с edge AI выходит за рамки носимых приборов и мониторов у кровати — он проникает прямо в человеческое тело. Система Nucleus Nexa System, недавно выпущенная компанией Cochlear, стала первым кохлеарным имплантом, который запускает алгоритмы машинного обучения при строгих ограничениях по энергопотреблению, сохраняет персонализированные данные локально и принимает беспроводные обновления прошивки для постепенного совершенствования моделей ИИ.
Для специалистов по ИИ это задача огромной сложности: создать модель на основе дерева решений, которая в реальном времени распознает пять разных акустических сценариев, адаптировать ее под устройство с минимальным энергобюджетом, рассчитанным на десятилетия работы, и при этом обеспечить прямое взаимодействие с нервной тканью человека.
Деревья решений и сверхнизкое энергопотребление
В основе интеллектуальных возможностей системы лежит SCAN 2 — классификатор окружающей среды, который обрабатывает входящий звук и определяет его тип: речь, речь на фоне шума, шум, музыка или тишина.
Эти категории поступают в дерево решений — разновидность модели машинного обучения, — как рассказал Ян Янссен, глобальный технический директор Cochlear. На основе этого выбора корректируются параметры обработки звука, что влияет на электрические импульсы, передаваемые в имплант.
Модель работает на внешнем звуковом процессоре, но ключевой момент в том, что сам имплант участвует в этом процессе благодаря динамическому управлению энергией. Данные и питание передаются между процессором и имплантом по улучшенному радиоканалу, что позволяет чипу оптимизировать расход энергии в зависимости от классификации среды по модели ИИ.
Это выходит за рамки обычного энергосбережения — такие edge AI устройства в медицине решают одну из самых трудных задач имплантируемой электроники: как обеспечить работу прибора более 40 лет без замены батареи?
Пространственный интеллект
Помимо классификации среды, система использует ForwardFocus — алгоритм пространственной фильтрации шума, который на основе сигналов от двух всенаправленных микрофонов формирует паттерны для целевого звука и помех. Алгоритм предполагает, что полезный сигнал идет спереди, а шум — сбоку или сзади, после чего применяет пространственную фильтрацию для подавления фоновых интерференций.
С точки зрения ИИ это выделяется автоматизацией. ForwardFocus работает самостоятельно, снимая нагрузку с пользователя в сложных акустических ситуациях. Активация пространственной фильтрации происходит на основе анализа среды — без необходимости вмешательства со стороны человека.
Возможность обновлений: смена парадигмы в ИИ для медицинских устройств
Ключевой прорыв, отличающий эту систему от предыдущих имплантов, — обновляемая прошивка прямо в имплантированном устройстве. Раньше после хирургической установки кохлеарный имплант оставался неизменным: новые алгоритмы обработки сигнала, улучшенные модели ИИ или продвинутые методы шумоподавления не доходили до уже установленных пациентов.
Имплант Nucleus Nexa меняет подход. Благодаря фирменному короткодиапазонному радиоканалу Cochlear аудиологи могут передавать обновления прошивки через внешний процессор. Безопасность обеспечивается физическими ограничениями — малый радиус передачи и низкая мощность требуют близкого контакта при обновлении — плюс защитой на уровне протокола.
В умных имплантах хранится копия персонализированной карты слуха пользователя, пояснил Янссен. Если внешний процессор потеряется, новый пустой можно подключить — он загрузит карту из импланта.
Имплант вмещает до четырех уникальных карт в своей памяти. С позиции развертывания ИИ это решает важную проблему: как сохранить персонализированные параметры модели при поломке или замене аппаратных частей?
От деревьев решений к глубоким нейронным сетям
Текущая реализация Cochlear опирается на деревья решений для классификации среды — практичный выбор с учетом энергозатрат и необходимости интерпретируемости в медицинских устройствах. Однако Янссен описал будущее: искусственный интеллект на базе глубоких нейронных сетей — сложной формы машинного обучения — в дальнейшем может улучшить восприятие речи в шумных условиях.
Компания также изучает применение ИИ за пределами обработки сигнала. Cochlear смотрит на использование искусственного интеллекта и подключения для автоматизации регулярных проверок и снижения затрат на уход на протяжении жизни, отметил Янссен.
Это указывает на общую траекторию для edge AI в медицине: от обработки сигналов по реакции к прогнозируемому мониторингу здоровья, от ручных корректировок в клинике к самостоятельной оптимизации.
Проблема ограничений в edge AI
С позиции инженерии машинного обучения этот проект интересен стеком ограничений:
Энергия: устройство должно функционировать десятилетиями на скудном ресурсе, с батареей, держащей полный день при непрерывной обработке аудио и беспроводной передаче.
Задержка: обработка звука идет в реальном времени без заметных пауз — пользователи не потерпят рассинхронизации между речью и стимуляцией нервов.
Безопасность: это жизненно важное медицинское устройство, напрямую воздействующее на нервную ткань. Сбои в моделях не просто неудобны — они влияют на качество жизни.
Обновляемость: имплант должен принимать улучшения моделей более 40 лет без замены оборудования.
Конфиденциальность: обработка медицинских данных происходит локально, а Cochlear применяет строгие меры деидентификации перед включением в программу Real-World Evidence для обучения моделей на данных свыше 500 000 пациентов.
Эти рамки вынуждают к архитектурным выборам, которых нет при развертывании моделей ИИ в облаке или даже на смартфонах. Каждый милливатт на счету. Каждый алгоритм проходит медицинскую валидацию. Каждое обновление прошивки должно быть надежным.
За пределами Bluetooth: будущее подключенных имплантов
В перспективе Cochlear внедряет Bluetooth LE Audio и возможности вещания Auracast — обе функции потребуют будущих обновлений прошивки импланта. Эти протоколы дают лучшее качество звука по сравнению с классическим Bluetooth при меньшем расходе энергии, но главное — они делают имплант частью широких сетей вспомогательного прослушивания.
Auracast позволяет подключаться напрямую к аудиопотокам в общественных местах, аэропортах и спортзалах — превращая имплант из изолированного медицинского прибора в связанный edge AI девайс, интегрированный в окружающие вычислительные среды.
Долгосрочное видение — полностью имплантируемые устройства с встроенными микрофонами и батареями, без внешних элементов. Тогда речь пойдет о полностью автономных системах ИИ внутри тела — адаптирующихся к окружению, оптимизирующих энергию, поддерживающих связь, все без участия пользователя.
Схема ИИ для медицинских устройств
Развертывание Cochlear дает шаблон для edge AI в медицине с похожими ограничениями: начинать с интерпретируемых моделей вроде деревьев решений, агрессивно оптимизировать под энергию, закладывать обновляемость с самого начала и проектировать на 40-летний горизонт, а не на типичный 2-3 года для потребительских гаджетов.
Как подчеркнул Янссен, запускаемый сегодня умный имплант — это лишь первый шаг к еще более продвинутому. Для отрасли, привыкшей к быстрой итерации и постоянным развертываниям, адаптация к циклам в десятилетия при сохранении прогресса ИИ — захватывающая инженерная задача.
Не стоит сомневаться, изменит ли ИИ медицинские устройства — развертывание Cochlear уже доказало это. Вопрос в том, насколько быстро другие производители решат проблему ограничений и выведут на рынок аналогичные умные системы.
Для 546 миллионов людей с потерей слуха только в Западно-Тихоокеанском регионе скорость такого прогресса определит, останется ли ИИ в медицине прототипом или станет нормой ухода.