Los modelos de inteligencia artificial revelan nuevas visiones en estudios de cerebro

Los controles cerebrales tradicionales muestran solo una parte de la película. No resume cómo las diferentes áreas del cerebro son completamente persistentes y este es un factor clave para detectar enfermedades neurológicas.

Conversación científica

El Dr. Rahul Bisa, neurólogo de la Universidad de California-San Francisco, está trabajando para cambiar estos enlaces nerviosos ocultos utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial.

Su investigación guiada muestra cómo la enfermedad de Alzheimer interrumpe la comunicación del cerebro en áreas inesperadas donde se interrumpe la enfermedad, desafiando el viejo salón de la UMP sobre esta enfermedad. Ahora, a través de su organización de consultoría Canva, el Dr. Beswas se enfoca en convertir esta ciencia en una herramienta de diagnóstico práctica, que puede determinarse durante mucho tiempo antes de que aparezcan los trastornos cerebrales.

«Fast Combani» habló con PISA, cómo revolucionar la salud del cerebro de la inteligencia artificial, desde la pre -detección de enfermedades, hasta tratamientos dedicados y métodos diarios. La conversación ha sido modificada para reducir la conversación y aclararla.

* ¿Cómo revelan los modelos de inteligencia artificial nuevas visiones sobre el cerebro que no es posible utilizando técnicas de neurociencia tradicionales?

-La inteligencia artificial presta una atención muy clara sobre cómo funciona el cerebro, no solo el espacio operativo, sino cómo interactúan las áreas, su efecto entre sí y con el tiempo.

La neurociencia tradicional a menudo estudiaba áreas cerebrales solo entre sí. Pero la inteligencia artificial puede analizar grupos de datos pesados y complejos, como registros completos o encuestas e identificar patrones perfectos en todo el sistema. Por ejemplo, puede encontrar una red de áreas que colaboran constantemente cuando se forma la memoria, lo que no le importa los análisis tradicionales. En resumen, comprender los sistemas de comprender las tomas de inteligencia artificial, exponer las relaciones ocultas y las marcas de advertencia temprana de error funcional.

Las aplicaciones son buenas

* ¿Cuáles son las aplicaciones actuales para la inteligencia artificial en el sector de la salud del cerebro para preididificar enfermedades neurológicas desactivadas o estrategias terapéuticas individuales?

-Es una inteligencia artificial que detecta los trastornos cerebrales. La inteligencia artificial también puede examinar las encuestas cerebrales o los registros generales de salud, para identificar los signos sutiles de la enfermedad mucho antes de que aparezcan los síntomas.

+Monitoreo de la enfermedad de Alzheimer. Por ejemplo, más del 90 por ciento del sistema de aprendizaje automático de Alzheimer ha encontrado pruebas de resonancia magnética, es decir, unos años antes de un diagnóstico tradicional. Encontrar estos cambios significa que los médicos iniciales pueden interferir con el comienzo.

+Tratamiento personal. Otro buen campo es el tratamiento personal. La inteligencia artificial ayuda a crear un tratamiento adecuado para el cerebro de cada persona. Al analizar datos especiales nerviosos y genéticos para cada persona, un algoritmo puede evaluar la sombra de fármacos de depresión más apropiada, lo que reduce la deficiencia habitual para encontrar el uso de la experiencia y el tratamiento efectivo.

Método de moderación de la red cerebral

* ¿Qué proporciona este cerebro a los pacientes de monitor?

-El, por ejemplo, tome el estigma cerebral. Teniendo en cuenta que él es parte de su visita, el paciente está sujeto a imágenes de resonancia magnética funcional. Las aplicaciones inteligentes se insertan directamente al algoritmo para el modelo de red. La belleza de esto es que obtienes la red cerebral del paciente directamente de sus datos. Entonces puede ver cómo el cerebro cambia cada visita a la red cerebral.

Está destinado a ese paciente. Con el tiempo, realmente puede notar cómo cambian las diferentes conexiones de red. ¿Sus síntomas alcanzaron los síntomas de la enfermedad de Alzheimer u otras enfermedades neurológicas? O bien? Si los síntomas están al nivel de cualquier enfermedad, puede ser vigilante.

Si tenemos un análisis de sangre en cada visita, uno de los indicadores de sangre excede el límite general, verá el signo rojo de «¡la atención! Es más de lo normal». Por lo tanto, las redes cerebrales pueden ocurrir porque las redes son indicadores importantes de la evaluación de la enfermedad.

Monitorear la salud del cerebro

* Análisis de alarma basados en inteligencia artificial y métodos desgastados, ¿cómo podemos cambiar el proceso de monitoreo y preservación de la salud del cerebro en nuestra vida diaria?

-Ai, así como el uso de métodos que continuamente y pre -eminencia del monitoreo de la salud del cerebro. Nuestros teléfonos inteligentes y relojes inteligentes ya están funcionando con el sueño, la frecuencia cardíaca y los movimientos. Al agregar análisis de inteligencia artificial, estos dispositivos también pueden monitorear pequeños cambios que indican la degeneración cognitiva o los problemas de salud mental.

Por ejemplo, una de las aplicaciones se nota que su escritura está ralentizando o cambiando sus procedimientos de sueño y esto se conoce como una advertencia temprana. En general, las pruebas de salud del cerebro se convierten en una parte integral de la vida diaria, como una «luz de prueba motora» para su cerebro, en lugar de limitarse a la clínica del médico.

* ¿Cómo es su enfoque para el análisis de las redes cerebrales tradicionales?

Los métodos naturales están relacionados con dos áreas de apropiación de mordeduras, por lo que se consideran un enlace. Pero estas dos áreas cerebrales pueden verse afectadas por un área cerebral importante. Un área cerebral «C» afecta tanto «A» como «B». Entonces, «A» y «B» parecían estar conectados, pero era como un contacto falso. Por lo tanto, los métodos causales están tratando de ser más específicos porque en realidad están tratando de decir: «Oye, las áreas del cerebro no están conectadas a la» A «y» B «. Ha afectado» A «y» B «al mismo tiempo el área del cerebro» C «.

Modelos de capestación

* Creas modelos de malla que te causan por el cerebro. ¿Qué excelentes innovaciones han sido reveladas por este enfoque de cómo fluye la información a través de circuitos neurológicos?

Usando las muestras causales (muestra a la parte que afecta el otro lado del cerebro), hemos encontrado algunas cosas inesperadas sobre cómo se transmiten las señales. Por ejemplo, en la enfermedad de Alzheimer, hemos notado una amplia gama de comunicación en múltiples áreas, no solo en los centros de memoria que la gente espera. Los enlaces son muy débiles en las partes de la frontal, ECOS y el cerebelo en pacientes con Alzheimer. Esto es sorprendente, porque el cerebelo generalmente no se asocia con la enfermedad de Alzheimer, y la enfermedad indica que la enfermedad se ve interrumpida por redes amplias de lo que sabemos. Hemos notado que cuando las formas secundarias están tratando de reemplazar la escasez, hay una forma importante de prescribir la autoestimidad.

Los efectos de las innovaciones prácticas

* ¿Cuáles son los efectos prácticos de estas innovaciones ahora o en el futuro cercano?

Estos resultados tienen efectos prácticos obvios. Uno de ellos mejora el diagnóstico: si sabemos que una determinada red suele ser débil en la etapa temprana de la enfermedad de Alzheimer, los médicos pueden usarla como un signo clave. La encuesta cerebral se puede confirmar para ayudar a diagnosticar o evaluar rápidamente esta afección en una persona con síntomas leves.

Tratamiento dirigido a otros efectos. Al identificar los ejes o caminos del cerebro dañado, los tratamientos pueden centrarse en esos ejes o pistas. Por ejemplo, el ejercicio cognitivo para estimular el cerebro o fortalecer el circuito neurológico específico. En resumen, comprender estas causas redes le permite comenzar a tratar no solo las características de la superficie, sino también para los trastornos de la red raíz.

* Usted ha aplicado su análisis a la enfermedad de Alzheimer sobre la red cerebral. ¿Cuáles son los efectos clínicos que espera de este trabajo en los próximos tres años?

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Durante los próximos cinco años, espero que algunos efectos clínicos importantes:

+ La enfermedad de Alzheimer se puede usar para detectar la enfermedad al principio. Un análisis de inteligencia artificial puede revelar el desglose de la red distintivo de la enfermedad unos años antes de los síntomas detectables, lo que permite la intervención inicial.

+Los médicos pueden monitorear la conexión cerebral como una nueva importancia en los pacientes a lo largo del tiempo. Si el tratamiento es efectivo, veremos la disminución de la red del paciente o la desaceleración en la estabilidad. Estas notas ajustan rápidamente los tratamientos.

+ Finalmente, los tratamientos están diseñados para adaptarse a las debilidades web de cada persona. Por ejemplo, si la parrilla delantera está más afectada, los médicos pueden concentrar medicamentos o ejercicios cognitivos para fortalecer la función del área. Este enfoque de red es una atención más única y efectiva.

Herramientas auxiliares digitales

* A diferencia de Medicine Shadam, ¿cómo afecta su investigación sobre las redes cerebrales causales de la tecnología que usamos todos los días?

Lo que aprendemos sobre las redes cerebrales estimula directamente métodos diarios más inteligentes. Un ejemplo de esto es el software de inteligencia artificial: los efectos de los efectos entre las regiones del cerebro cambian a través de diferentes casos psicológicos: los desarrolladores pueden ayudar a identificar nuestras razones de los modelos de redes: los desarrolladores pueden inspirar mejor sus ideas o cambiar de asistentes digicales.

Otro campo es el cerebro y las fachadas de la computadora, una tecnología, que permite a los usuarios controlar el equipo por señales nerviosas. Al comprender cómo las áreas del cerebro se afectan entre sí durante tareas específicas, observando nuestros modelos de red causales, los ingenieros pueden crear más fachadas de respuesta de acuerdo con el flujo de información natural en el cerebro. En resumen, el estudio de las redes cerebrales de los diseñadores de tecnología proporciona un plan para crear sistemas como el cerebro, más eficiente y la facilidad en uso.

El cerebro no es una computadora, la red dinámica

* ¿Cuál es el error general de las personas sobre cómo se procesa la información cerebral? ¿Cómo su investigación resuelve estos conceptos?

Muchos creen que el cerebro actúa como una computadora normal. Las entradas ingresan, el tratamiento se realiza en un solo lugar y luego salen las salidas. Pero, de hecho, el cerebro es una red dinámica de áreas conectadas entre sí que se afecta constantemente entre sí. Nuestra investigación muestra que la decisión general también tiene múltiples campos de cadenas causales complejas. No está relacionado con un área del cerebro, funciona, sino relacionado con las redes, para desviarlos y comunicarse de manera para confiar en el contexto.

Nuevas preguntas científicas

* ¿Cómo puede comenzar la inteligencia artificial para investigar nuevos tipos de preguntas científicas y el plan de estudios de investigación en neurociencia? ¿Qué es imposible o imposible antes?

Con las herramientas tradicionales, estamos limitados a estudiar los efectos locales, cómo reacciona el cerebro a la estimulación. Pero la inteligencia artificial permite hacer preguntas amplias a nivel del sistema: ¿cómo pueden extenderse las señales por el cerebro con el tiempo? ¿Cómo se reorganizan las redes cuando ocurre la enfermedad? O bajo presión? Debido a la complejidad de los datos, es difícil probar estas preguntas en el pasado, pero ahora con inteligencia artificial, especialmente de amplia competencia y computación, podemos seguir estas dinámicas y probarlas con precisión.

* ¿Si puede asesorar a los líderes de atención médica o diseñadores de políticas sobre una prioridad para garantizar que se haya logrado la inteligencia artificial para la salud del cerebro?

Construya y verifique la base base. Esto significa que los datos de salud del cerebro de alta calidad pueden participar de manera segura, capacitando así modelos de inteligencia artificial en diversos y representativos (para individuos). Esto significa que las pruebas precisas de las herramientas de inteligencia artificial: ensayos clínicos de algoritmos antes de usarlas en clínicas. Con datos más ricos y prácticas precisas, podemos concluir que la inteligencia artificial ha realizado mejoras seguras y efectivas en la salud del cerebro, no solo la publicidad.

* Magazine Fast Combani, Servicios de «Tribune Media»