جنسیت نقش مهمی در توسعه مغز، پیری و اختلالات عصبی و عصبروانی مختلف دارد. تحقیقات اخیری که توسط پزشکی استنفورد انجام شده است، نوری بر این موضوع انداخته است با استفاده از روشی نوآورانه. با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق هوش مصنوعی (AI)، دانشمندان توانستند به طور دقیق بین مغزهای مردانه و زنانه تفاوت قائل شوند بر اساس اسکنهای تصویری فعالیت مغز، با دقتی بیش از 90% را به دست آورند.
نویسنده اصلی این مطالعه، پروفسور وینود مِنون، به همراه نویسندگان اصلی سریکانت ریالی، یوان ژانگ، کاوستوب سوپیکار و کارلو د لُس آنجلس، بر اهمیت این یافتهها تأکید کردند. آنها برجسته کردند که چگونه درک تأثیر بیولوژیکی جنسیت بر سازمان مغز میتواند منجر به توسعه نشانگرهای تخصصی و مخصوص جنسیتی برای اختلالات روانی و عصبی شود. علاوه بر این، این تحقیق ابزارهای محاسباتی مبتنی بر هوش مصنوعی ارزشمندی برای تحقیقات آینده ارائه میدهد.
همچنین، در حالی که آمارهای مختلفی وجود دارد که اختلافات مرتبط با جنسیت را در بیماریها و اختلالات مغزی نشان میدهند، مانند اختلال افسردگی اصلی، بیماری پارکینسون، آلزایمر، اختلال طیف اوتیسم و اختلال کمبود توجه و بیشفعالی (ADHD)، اما دلایل زیر سطحی همچنان نامعلوم است. با این حال، این تحقیقات بینشهای نوآورانهای درباره دینامیکهای مغزی ارائه میدهد که مغزهای مردانه و زنانه را تمایز میدهند.
دانشمندان پزشکی استنفورد یک مدل شبکه عصبی کانولوشنی به نام مدل عمیق عصبی زمان-فضایی (stDNN) ایجاد کردند که به فضا-زمان توجه دارد. این الگوریتم هوش مصنوعی بر روی حجم عظیمی از دادهها از پروژه ارتباطات انسانی آموزش دیدهشده بود، که شامل دادههای رفتاری و امراض تصویربرداری مغز بود. با اجرای تکنیکهای افزایش داده، پژوهشگران توانستند اندازه مجموعه داده آموزشی را افزایش دهند که منجر به بهبود دقت و کلیت مدل شد.
شبکه عمیق عصبی به نتایج قابل توجهی دست یافت و با دقت بیش از 90% بین مغزهای مردانه و زنانه در حدود 1500 نفر بالغ به سنین 20 تا 35 سال تفاوت قائل شد. برای درک عملکرد تصمیمگیری مدل هوش مصنوعی، تیم از هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) استفاده کرد. آنها این موضوع را کشف کردند که ویژگیهای کلیدی مغز از شبکه لیمبیک، شبکه حالت پیشفرض (DMN) و استریاتوم نقش حیاتی در توانایی مدل در تفاوتهای فعالیت مغزی مردانه و زنانه داشتند.
این یافتهها مفهوم یک طیف در سازمان مغز مردانه-زنانه را به چالش کشیده و بر تکثرپذیری، کلیت و اهمیت رفتاری تفاوتهای جنسیتی در دینامیکهای فعالیت مغزی تأکید دارد. ادغام هوش مصنوعی و علم اعصاب ابتدای راه را برای درک عمیقتر از تفاوتهای جنسیتی در توسعه مغز و اختلالات مرتبط با آن باز میکند و افتراقهای جدیدی برای درمانها و مداخلات شخصی ارائه میدهد.
در کل، این تحقیق نقش بسزایی از هوش مصنوعی در پوشش دادن پیچیدگیهای مغز انسان را برجسته کرده و دانش ما از اینکه چگونه جنسیت بر عملکرد مغز تأثیر میگذارد را گسترش می دهد و بر تئوریهای اساسی اختلالات عصبی و روانی روشنگری میکند.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk