Az agy sejtszintű szerveződése különbözik a nemek között, az AI felfedi
A tudományos felfedezések rámutattak a nemek közötti különbségekre az agy sejtszervezetében, különösen a fehérállományban. Ez az agykéreg alatt található agyi szövet elengedhetetlen kommunikációs utakat alkot a különböző agyi területek és a más szubkortikális területek között. A korpusz callosum, a fehérállomány kulcsfontosságú része, fontos szerepet játszik a két agyfélteke összekapcsolásában.
Hosszú ideje ismertek voltak bizonyos betegségek, például az elmultiplek sklerózis, az autizmus és a migrén egyedi megnyilvánulásai a nők és férfiak között. Az agy szerkezetének alapvető nemek közötti különbségeinek megértése elősegítheti az egyedi kezelések kidolgozását. Habár a sejtszintű különbségek korábban rejtélynek számítottak, az új eszközök most lehetővé teszik a mélyrehatóbb vizsgálatot.
A mesterséges intelligencia eszközként az idegtudományi kutatásban
Hónapokkal ezelőtt beszámolók láttak napvilágot egy mesterséges intelligencia (AI) modellről, amely képes volt a nemét 90% feletti pontossággal meghatározni pusztán az agytevékenység mintázatai alapján. Azért, hogy megvizsgálják ezt a témát, a New York-i NYU Langone Health kutatói az AI-t használták fel, hogy elemezzék 471 férfi és 560 nő képalkotásait. A kifinomult algoritmusuk sikeresen meg tudta állapítani, hogy egy adott kép a női vagy a férfi agyhoz tartozik-e strukturális finomságok alapján, amelyeket a felületi vizsgálatok során nem lehetett szemmel látni. Az eredményeket három eltérő AI modell felhasználásával validálták, melyek mindegyike arra volt hivatva, hogy a nemet vizsgálja, akár csak egy kis fehérállományi szegmens alapján, akár a különböző agyi régiók közötti kapcsolatok nagyobb elemzése alapján.
A fő kutató, neuroradiológus Yvonne W. Lui kiemelte, hogy az elemzések világosabb képet adnak az élő személyek agyszerkezetéről, világosságot teremtve a betegségek kialakulásáról és a nem-specifikus megnyilvánulásokról.
A mesterséges intelligencia oktatása a nemi megkülönböztetésre agyakban előítéletek nélkül.
Az AI modell előzetes oktatása egészséges férfi és nő agyképeket tartalmazott, valamint azok nemi információját. Fontos megjegyezni, ahogy Lui is említette, hogy a modelleknek nem engedték meg az általános agyméret vagy arányadatok, amelyek a nemek között már ismert különbségek, felhasználását az oktatás során, ezzel minimalizálva a meglévő előítéletek hatását az eredményre.
Az AI modellák az oktatás után 92 és 98 százalékos pontosságot értek el a nemek szétválasztásában. Az AI láthatólag különböző mutatókat elemzett, például a víz mozgásának könnyedségét és irányát az agyi szöveten keresztül, kiemelve a nemek közötti agyi betegségkutatás fontosságát, ahogyan a doktorjelölt, Junbo Chen is rámutatott.
A kutatók most azt tervezik, hogy elmélyedjenek az agyszerkezet különbségeinek időbeli fejlődésébe, hogy betekintést nyerjenek azokba a környezeti, hormonális és társadalmi tényezőkbe, amelyek hozzájárulnak ezekhez a különbségekhez.
Az írás az AI használatáról beszél a nemek szerinti agy szerkezetében, különösen a fehérállományban és a kapcsolódási mintákban. Lenti további releváns tények, kérdések, válaszok, kihívások, viták, előnyök és hátrányok találhatók a témával kapcsolatban, valamint egy javasolt kapcsolódó link.
### További releváns tények:
– A kutatás hozzájárulhat az idegtudományi és pszichiátriai zavarok közötti nemek közötti különbségek jobb megértéséhez.
– A tanulmány az utat nyithatja a nemek szerinti megközelítések felé az idegi terápiákban és diagnózisokban.
– Az agy fehérállománya kritikus szerepet játszik a tanulásban és az agyi funkciókban.
– Az AI algoritmusok gyorsan képesek elemezni hatalmas adatmennyiségeket, segítve azoknak a finom mintáknak felismerésében, amelyek elkerülhetik az emberi figyelmet.
– Az agyban lévő nemi különbségeket egyaránt befolyásolhatják a biológiai (genetikai és hormonális) tényezők és a környezeti tapasztalatok.
### Fontos kérdések és válaszok:
– K: Milyen következményei vannak az AI-nak a nemek szerinti agy szerkezeti különbségek azonosításában?
V: A következmények közé tartozik a nemspecifikus egészségügyi kockázatok jobb megértése, célzott orvosi kezelések kifejlesztése, valamint annak a potenciálja, hogy választ adjunk a nemek közötti viselkedési különbségekről szóló régi kérdésekre.
– K: Hogyan minimalizálták az előítéleteket az AI modellek oktatásában?
V: Az AI modellek nem voltak képesek az általános agyméret vagy arányadatok felhasználására az oktatás során, amelyek általában a nemeket jellemző mutatók, ezzel minimalizálva az előzetes előítéletek hatását az eredményre.
### Főbb kihívások vagy viták:
– Kihívás: Azonosságtétel a biológiai determinizmus és a társadalmi viselkedési mintázatok között, amikor a nemek szerinti adatokat elemezik.
– Vita: Etikai aggályok merülnek fel az információ felhasználását illetően, amely a nemekre vonatkozik, potenciálisan a nemek közötti megkülönböztetéshez vagy a sztereotípiák erősítéséhez vezethet.
### Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– Személyreszabott Orvoslás: Célzott nemek szerinti kezelési tervek kidolgozása.
– Javított Diagnosztikai Pontosság: Jobb megértés olyan betegségekről, amelyekre eltérően jellemző a nemek között a prevalencia.
– Megelőző Stratégiák: Korai azonosítás és intervenció olyan betegségek esetén, amelyek egyik nemnél gyakoribbak.
Hátrányok:
– Etikai Aggályok: A nemek szerinti agyadatak visszaélése, ami a megkülönböztetéshez vezethet.
– Korlátozott Reprózentáció: Az AI eredményei nem feltétlenül reprezentálják az összes eltérést a különböző nemek és nemek között.
– Túlzott Általánosítás: Kockázat áll fenn a bonyolult viselkedések egyszerűsítésére a biológiai különbségekre.
### Javasolt Kapcsolódó Link:
További információkért az idegtudományi kutatásról és mesterséges intelligenciáról látogasson el az Egészségügyi Nemzeti Intézet (NIH) weboldalára a következő linken: NIH.
Az AI kihasználásának előnyei és kockázatai közötti egyensúly megértése nélkülözhetetlen lesz a kockázatok csökkentése és az orvostudomány és kezelés előnyeinek kihasználása szempontjából.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp