Przełom AI w rozszyfrowywaniu wzorców mózgu poprawia interfejsy mózg-komputer związane z zachowaniami.

WarsawMaryam Shanechi wraz ze swoim zespołem z USC Center for Neurotechnology opracowali nowy algorytm sztucznej inteligencji o nazwie DPAD (Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics). Ten algorytm potrafi rozpoznawać wzorce mózgowe związane z określonymi działaniami. Stanowi to istotny krok naprzód dla interfejsów mózg-komputer i zostało opublikowane w czasopiśmie Nature Neuroscience.

To innowacyjne rozwiązanie ma wiele praktycznych zastosowań.

• Poprawa precyzji dekodowania ruchów dla interfejsów mózg-komputer (BCI)
• Odkrycie nowych, wcześniej niezaobserwowanych wzorców aktywności mózgu
• Postęp w leczeniu zaburzeń psychicznych dzięki dekodowaniu stanów umysłowych

Podczas wykonywania takich czynności, jak ruch ramienia czy mówienie, mózg generuje skomplikowane sygnały elektryczne. Naukowcy zmagają się ze zrozumieniem tego złożonego zbioru danych. DPAD pomaga, koncentrując się na specyficznych sygnałach związanych z interesującą nas aktywnością, jednocześnie pomijając inne procesy zachodzące w mózgu w tym samym czasie. To ułatwia precyzyjne wydobycie istotnych sygnałów.

Zobacz również:

Wczoraj · 15:27

USA przodują w innowacjach AI, dystansując Chiny w rankingu Stanforda

Ta technologia może pomóc sparaliżowanym pacjentom w odzyskaniu zdolności do ruchu, a także posiada potencjalne korzyści dla zdrowia psychicznego. Potrafi rozumieć stany emocjonalne, takie jak depresja czy ból, co pozwala na bieżąco dostosowywać terapie. Dzięki temu zabiegi stają się bardziej efektywne i spersonalizowane. Może to prowadzić do nowych metod leczenia schorzeń takich jak przewlekły ból, PTSD czy ciężka depresja, poprzez monitorowanie aktywności mózgu. Ciągłe śledzenie stanu zdrowia psychicznego może poprawić sposób dostosowywania terapii, co z kolei prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów.

DPAD wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do efektywnego analizowania różnorodnych wzorców mózgowych. W miarę gromadzenia większej ilości danych, algorytm jest w stanie uczyć się z nowych aktywności neuronów, co poszerza zakres jego potencjalnych zastosowań.

DPAD pokazuje, jak sztuczna inteligencja może połączyć złożone dane mózgowe z rzeczywistymi zastosowaniami medycznymi. Poprzez identyfikację specyficznych wzorców mózgowych powiązanych z zachowaniami i przekształcanie ich w przydatne informacje, AI otwiera nowe możliwości dla technologii medycznej. Może to prowadzić do spersonalizowanych terapii w neurologii i psychiatrii, co być może zmieni nasze podejście do diagnozowania i leczenia schorzeń mózgowych. Te postępy mogą pomóc nam lepiej zrozumieć i rozwiązać problemy neurologiczne i psychiczne.