Die Heidelberger BCI-Pioniere von Precisis entwickeln gemeinsam mit Infineon energieeffiziente Elektronik und Edge-KI für das minimalinvasive Hirnstimulationssystem Easee. Damit sollen medikamentenresistente Epilepsie und weitere Indikationen künftig personalisiert therapierbar werden.
Die Nachfrage nach KI-tauglichen Halbleitern wächst rasant – auch in der Neurotechnologie. Vor diesem Hintergrund vertiefen das Heidelberger Medizintechnikunternehmen Precisis und Infineon ihre bereits bestehende Zusammenarbeit rund um das Hirnstimulationssystem Easee. Das System zielt auf Patientinnen und Patienten mit medikamentenresistenter fokaler Epilepsie und setzt im sogenannten »Implantable Pulse Generator« (IPG) dabei auf energieeffiziente und hochzuverlässige Chips von Infineon.
Das Implantable Pulse Generator (IPG) ist das Herzstück von Easee und erzeugt die Stimulationsimpulse. Infineon liefert hierfür gesicherte Speicherchips und energieeffiziente Leistungshalbleiter, die für den extrem niedrigen Batterieverbrauch entscheidend sind: Im Ruhezustand verbraucht das System nur Mikrowatt. Safety-Mechanismen wie redundante Überwachung und Fail-Safe-Modi gewährleisten, dass bei Ausfall der Stimulation keine unerwünschten Pulse entstehen.
Easee arbeitet mit einer dünnen Elektrode, die unter der Kopfhaut platziert wird und überaktive Hirnareale gezielt elektrisch stimuliert, ohne dass der Schädel geöffnet werden muss. Die Infineon-Bausteine sollen neben der Stimulation ansich bald auch eine komplexere Signalverarbeitung unterstützen. Denn die Chips ermöglichen auch Edge-KI, indem sie neuronale Signale lokal verarbeiten – ohne dass Daten an ein externes System übertragen werden müssen. Zertifiziert nach ISO 13485, erfüllen sie höchste Anforderungen an Long-Term-Reliability und Low-Power-Operation. Precisis positioniert das System über die Technikpartnerschaft damit als Plattform, die sich über Software und Elektronik auf weitere Indikationen ausweiten lässt.
Das gemeinsame M/EDGE-Projekt, gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt, adressiert diesen nächsten technischen Schritt. Ziel ist es, genau diese energieeffizienten Edge-Computing-Ansätze für Implantate zu entwickeln und damit neuronale Signale lokal zu analysieren. Schließlich sollen die KI-Algorithmen direkt im IPG laufen und Stimulationsparameter in Echtzeit anpassen können. Damit rückt ein Szenario näher, in dem Implantate nicht nur stimulieren, sondern kontinuierlich aus EEG-ähnlichen Mustern lernen und die Therapie personalisiert steuern.
Aus klinischer Sicht adressiert der Ansatz zunächst einen hohen ungedeckten Bedarf: Patientinnen und Patienten, bei denen Medikamente die Anfallskontrolle nicht ausreichend verbessern oder zu starke Nebenwirkungen haben. Precisis plant parallel, die Technologie auf weitere neurologische Erkrankungen wie medikamentenresistente Depression zu übertragen und so ein breiteres Indikationsspektrum für minimalinvasive, KI-gestützte Hirnstimulation zu erschließen. (uh)