Modela BrainLM teoricamente, mapear atividade cerebral vs. comportamento humano e doenças cerebrais. Inclui registro completo de pacientes e examinação de imagens cerebrais funcionais, relacionadas a doenças. (139 caracteres)
Tudo sobre Inteligência Artificial ver mais Especialistas do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale utilizaram Inteligência Artificial (IA) generativa para desenvolver um modelo focado no cérebro.
Em seu estudo, os pesquisadores exploraram as possibilidades da IA e das ferramentas generativas para compreender a dinâmica subjacente do cérebro humano. Através do uso de modelos e ferramentas generativas, eles atuaram como verdadeiros detetives de padrões ocultos, desvendando a complexa rede de conexões neurais. A abordagem inovadora de combinar Inteligência Artificial (IA) com o estudo da inteligência generativa revelou insights valiosos sobre o funcionamento do cérebro.
Explorando a Inteligência Artificial (IA) no Estudo do Cérebro
O Brain Language Model (BrainLM) foi desenvolvido para analisar o cérebro de forma teórica e compreender a relação entre as atividades cerebrais, o comportamento humano e as doenças cerebrais. A atividade cerebral sempre foi associada ao comportamento e a diversas condições de saúde, como convulsões e Parkinson, conforme destacado pelo Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor.
Imagens cerebrais funcionais e ressonâncias magnéticas funcionais permitem a observação da atividade cerebral em todo o cérebro. No entanto, a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço não era totalmente capturada pelas ferramentas tradicionais de análise de dados. A utilização do aprendizado de máquina mais recentemente tem auxiliado na compreensão da complexidade do cérebro e sua relação com doenças específicas, demandando o registro e exame detalhado de pacientes.
A Inteligência Artificial (IA) trouxe avanços significativos ao permitir a criação de ferramentas generativas para modelar tarefas específicas e pacientes particulares. A IA generativa atua como um detetive, revelando padrões ocultos em conjuntos de dados. Ao analisar os pontos de dados e suas interações, os modelos aprendem a dinâmica subjacente, compreendendo como as coisas mudam e evoluem.
Os modelos de IA são ajustados para compreender uma variedade de tópicos, incluindo a atividade cerebral em diferentes contextos, como distúrbios e doenças específicas. Essa abordagem permite a aplicação em diversas populações, sem a necessidade de informações detalhadas sobre o comportamento individual ou histórico médico. A IA precisa apenas dos dados de atividade cerebral para ensinar o computador sobre a evolução dessa atividade no tempo e no espaço.
Para construir o modelo, a equipe realizou 80 mil exames em 40 mil pessoas, treinando o modelo para identificar a relação ao longo do tempo entre essas atividades. O pré-processamento dos sinais envolveu a sumarização e remoção de ruídos irrelevantes, antes de serem inseridos no modelo de aprendizado de máquina. A abordagem de IA tem sido fundamental para avançar nosso entendimento sobre a relação entre a atividade cerebral e as doenças cerebrais.
Fonte: @Olhar Digital
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