AI, 특정 행동과 연관된 뇌 패턴 해독으로 <strong>뇌-컴퓨터 인터페이스</strong> 개선

Seoul메리엄 샤넥치와 USC 신경기술 센터 팀은 DPAD라고 불리는 새로운 AI 알고리즘을 개발했습니다. 이 AI는 특정 행동과 관련된 뇌 패턴을 식별할 수 있습니다. 이는 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서 큰 진전을 나타내며, 네이처 뉴로사이언스에 게재되었습니다.

이 혁신은 다양한 실용적인 용도를 제공합니다.

• 뇌-컴퓨터 인터페이스의 움직임 해독 정확성 향상
• 새로운 뇌 패턴 발견
• 정신 상태 해독을 통한 정신 건강 치료의 발전

팔을 움직이거나 말을 할 때, 뇌는 복잡한 전기 신호를 생성합니다. 이러한 혼합 데이터를 이해하는 것은 과학자들에게 큰 도전이었습니다. DPAD는 우리가 중요하게 생각하는 활동에 관련된 특정 신호에 집중하고 학습함으로써 이를 도와주며, 동시에 발생하는 다른 뇌 활동을 무시합니다. 이는 중요한 신호를 보다 정확하게 식별하는 것을 용이하게 합니다.

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이 기술은 마비된 환자들이 다시 움직일 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라 정신 건강에도 잠재적인 이점을 제공합니다. 우울증이나 통증 같은 정신 상태를 이해하여 치료에 실시간으로 조정할 수 있습니다. 이는 치료를 더 효과적이고 개인화되게 만듭니다. 이러한 기술은 만성 통증, PTSD, 주요 우울 장애 같은 질환을 치료하는 새로운 방법을 창출하는 데 기여할 수 있습니다. 뇌 활동을 모니터링하여 정신 건강 상태를 지속적으로 추적함으로써 치료 조정의 향상을 도모하고, 결과적으로 환자에게 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

DPAD는 다양한 뇌 패턴을 쉽게 처리하기 위해 깊은 신경망을 사용합니다. 데이터가 더 많이 모일수록 알고리즘은 새로운 신경 활동에서 학습하여 활용 범위를 확장할 수 있습니다.

DPAD는 인공지능이 복잡한 뇌 데이터를 실제 의료 용도로 연결하는 방법을 제공합니다. 특정 행동과 관련된 뇌 패턴을 찾아 유용한 정보로 전환함으로써, AI는 의료 기술에 새로운 가능성을 제시합니다. 이는 신경학 및 정신과에서 개인 맞춤형 치료로 이어질 수 있으며, 뇌 관련 질환의 진단 및 치료 방식을 혁신할 수 있습니다. 이러한 발전은 우리가 신경학적 및 심리적 문제를 더 잘 이해하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.