Modelo de Línguagem Cerebral BrainLM: captura dinâmica de atividades cerebrais de milhares de pacientes, relacionando comportamento humano e doenças cerebrais.
Tudo sobre Inteligência Artificial veja mais Especialistas do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale utilizaram Inteligência Artificial (IA) generativa para desenvolver modelo focado no cérebro.
Em um estudo recente, os cientistas exploraram a interseção entre Inteligência Computacional e neurociência, demonstrando como a IA pode revolucionar a compreensão do funcionamento cerebral. A aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial proporcionou insights inovadores sobre a complexidade do cérebro humano.
Explorando a Inteligência Artificial na Modelagem Cerebral
O Brain Language Model (BrainLM) foi desenvolvido com o objetivo de analisar o cérebro sob uma perspectiva teórica e compreender como as atividades cerebrais se conectam ao comportamento humano e às doenças cerebrais. Desde há muito tempo, sabemos que a atividade cerebral está diretamente ligada ao comportamento de um indivíduo e a diversas doenças, como convulsões ou Parkinson, conforme destacado pelo Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa, apresentada como artigo de conferência no ICLR 2024.
As imagens cerebrais funcionais e ressonâncias magnéticas funcionais nos permitem observar a atividade cerebral em todo o cérebro. No entanto, anteriormente, não éramos capazes de capturar completamente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço utilizando as ferramentas tradicionais de análise de dados. Recentemente, o uso de aprendizado de máquina tem sido explorado para compreender a complexidade do cérebro e sua relação com doenças específicas. No entanto, isso tem exigido o registro e a análise extensa de milhares de pacientes com determinado comportamento ou doença, um processo bastante dispendioso.
Com o advento da Inteligência Artificial, surgiram ferramentas generativas capazes de criar modelos para tarefas específicas ou para tipos específicos de pacientes. A IA generativa pode atuar como um detetive, identificando padrões ocultos em conjuntos de dados. Ao analisar os pontos de dados e suas interações, os modelos podem aprender a dinâmica subjacente, compreendendo como e por que as coisas mudam e evoluem em diferentes contextos.
Neste contexto, a IA generativa foi empregada para capturar a atividade cerebral, seja em casos de distúrbios ou doenças específicas. Essa abordagem permite a aplicação em diversas populações, sem a necessidade de informações detalhadas sobre o comportamento individual ou histórico de doenças. A ferramenta requer apenas dados de atividade cerebral para ensinar ao computador e ao modelo de IA como essa atividade evolui no espaço e no tempo.
Para construir o modelo, a equipe realizou 80 mil exames em 40 mil indivíduos, treinando o modelo para identificar a evolução temporal dessas atividades. O processo envolveu etapas de pré-processamento para resumir os sinais e remover ruídos irrelevantes, seguido pela aplicação em um modelo de aprendizado de máquina para mascarar informações essenciais. A Inteligência Artificial continua a desempenhar um papel fundamental na compreensão da relação entre a atividade cerebral e as doenças, abrindo novas perspectivas na área da saúde cerebral.
Fonte: @Olhar Digital
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