Avance en IA descifra patrones cerebrales específicos para acciones y mejora tratamientos mentales

MadridMaryam Shanechi y su equipo en el Centro de Neurotecnología de USC han desarrollado un nuevo algoritmo de inteligencia artificial llamado DPAD (Análisis Prioritario Disociativo de Dinámica). Esta IA puede identificar patrones cerebrales vinculados a acciones específicas. Este avance es un gran paso para las interfaces cerebro-computadora y ha sido publicado en Nature Neuroscience.

Esta innovación presenta numerosas aplicaciones prácticas.

• Mejorando la precisión del descifrado de movimientos para interfaces cerebro-computadora
• Descubriendo nuevos patrones cerebrales que pasan desapercibidos
• Avanzando en el tratamiento de trastornos mentales mediante la decodificación de estados mentales

Durante actividades como mover un brazo o hablar, el cerebro genera señales eléctricas complejas. Los científicos han tenido dificultades para interpretar estos datos diversos. DPAD ayuda al concentrarse y aprender las señales específicas relacionadas con la actividad de interés, mientras ignora otras actividades cerebrales simultáneas. Esto facilita identificar con precisión las señales importantes.

Lea también:

Hoy · 7:41

La desafiante transición de OpenAI a entidad con fines de lucro

Esta tecnología puede ayudar a que los pacientes paralizados vuelvan a moverse y también ofrece beneficios potenciales para la salud mental. Al entender estados mentales como la depresión o el dolor, permite ajustes en los tratamientos en tiempo real. Esto hace que las terapias sean más efectivas y personalizadas. Podría conducir a nuevos métodos para tratar condiciones como el dolor crónico, el TEPT y el trastorno depresivo mayor mediante el monitoreo de la actividad cerebral. Al rastrear continuamente las condiciones de salud mental, podría mejorar la forma en que se ajustan los tratamientos, resultando en mejores resultados para los pacientes.

DPAD utiliza redes neuronales profundas para manejar de manera eficaz diferentes patrones cerebrales. A medida que se recopilan más datos, el algoritmo puede adaptarse a nuevas actividades neuronales, ampliando sus posibles aplicaciones.

DPAD demuestra cómo la inteligencia artificial puede vincular datos cerebrales complejos con aplicaciones médicas reales. Al identificar patrones cerebrales específicos relacionados con el comportamiento y convertirlos en información útil, la IA abre nuevas posibilidades para la tecnología médica. Esto puede dar lugar a tratamientos personalizados en neurología y psiquiatría, cambiando potencialmente la forma en que diagnosticamos y tratamos las condiciones relacionadas con el cerebro. Estos avances podrían ayudarnos a comprender y abordar mejor los problemas neurológicos y psicológicos.