在一篇发表在《自然电子学》上的最新论文中，荷兰埃因霍温科技大学的研究人员利用生物传感器来检测囊性纤维化病例，并研发了一种创新的方法来训练神经形态芯片。

以人脑结构为基础的神经形态计算机可能会彻底改变我们未来的医疗设备。然而，由于神经形态计算机需要使用外部训练软件进行训练，这可能耗时且能耗过高，限制了它们的广泛使用。

来自荷兰埃因霍温科技大学和美国西北大学的研究人员已经开发出了一种新的神经形态生物传感器，可以进行芯片内学习而无需外部训练。作为概念验证，研究人员利用生物传感器基于汗液样本诊断囊性纤维化。

已经证明，可以创建一个智能生物传感器，它可以学习检测疾病，比如囊性纤维化，而无需使用计算机或软件。

研究中的“智能生物传感器”是一种神经形态生物传感计算机，其操作灵感来自于人脑神经元之间的通信方式。

神经形态计算在特定领域的医疗保健方面可能会产生重大影响，尤其是在检测疾病或病况的便携式设备上。在研究中，解决了神经形态计算机在医疗保健领域使用中的一个重大问题。

告别外部软件

对于医疗保健设备的实际应用，神经形态技术需要低功耗、与传感器接口相容并易于训练。前两项可以通过有机电子解决。但训练部分是核心问题。

迄今为止，神经形态芯片的神经网络需要使用外部软件进行训练，这个过程可能非常耗时且能耗过高。现在，新芯片可以通过实时处理患者数据来实现即时学习，这无疑加快了训练过程并有助于在实际交互生物应用中使用芯片。

搜索氯离子

为了测试他们的全新芯片的有效性，研究人员使用它来检测囊性纤维化这种遗传疾病。囊性纤维化是一种可以损害器官（如肺和消化系统）的遗传疾病。

一种现有的检测该疾病的方法是通过汗液检测，其中氯离子水平的升高是囊性纤维化的指标。已经有可靠的传感器可用于检测囊性纤维化，因此这个测试为研究人员提供了一个易于检查的案例研究，用于他们的芯片内学习传感器。

为了便于实施，没有使用真实患者数据。相反，使用了健康捐赠者的汗液样本，其中一个样本是阴性样本或健康样本，而第二个样本则经过处理以获得非常高的氯离子浓度。神经形态生物传感器由传感器模块、硬件神经网络和输出分类部分组成。在加入一滴汗液到传感器模块后，离子选择性电极将检测到汗液中的氯离子和其他离子浓度。这些信号随后由神经形态芯片本身进行处理。最后，分析结果以绿色或红色灯光显示，分别表示阴性或阳性结果。

在“数据健身房”进行训练

在用于评估主要汗液样本之前，神经网络必须在“数据健身房”接受一些监督训练。

创造了一些含有不同已知离子浓度的汗液样本，然后在芯片上测试这些样本。如果芯片对测试的结果错误，就对芯片进行修正，这会导致神经网络节点之间的权重矫正。重要的是，在芯片本身上训练芯片。

这是这项研究的重大进展——在芯片上训练神经网络，并且无需任何外部软件。一旦芯片对感兴趣的问题（比如通过汗液样本检测囊性纤维化）进行了训练，就不再需要进一步的外部控制或干预。