Kjønn spelar ein signifikant rolle i hjerneutvikling, aldring og ulike nevrodegenerative og nevropsykiatriske lidingar. Nyleg forsking utført av Stanford Medicine kastar lys over dette temaet ved å bruke ein innovativ tilnærming. Ved å nytte ein kunstig intelligens (KI) djupe læring modell, var vitskapsfolk i stand til nøyaktig å skilje mellom manns- og kvinne-hjerner basert på biletskannar av hjerneaktivitet, og oppnådde imponerande nøyaktigheit på over 90%.
Den seniorforfattaren for studien, Professor Vinod Menon, saman med hovudforfattarane Srikanth Ryali, Yuan Zhang, Kaustubh Supekar og Carlo de los Angeles, understreka viktigheita av desse funna. Dei fremheva korleis forståinga av biologisk påverknad av kjønn på hjerneorganisering kan leie til utvikling av tilpassa, kjønnsspesifikke biomarkørar for psykiatriske og nevrologiske lidingar. I tillegg tilbyr forskinga verdifulle KI-baserte berekningsverktøy for framtidige undersøkingar.
Mens det finst fleire statistikkar som viser kjønnsskilde i hjerne-relaterte sjukdomar og lidingar, som større depressiv liding, Parkinsons sjukdom, Alzheimers sjukdom, autismespekterliding og oppmerksamheitsunderskotshyperaktivitetsliding (ADHD), er dei underliggande årsakene framleis uklare. Denne forskinga tilbyr likevel nyskapande innsikt i hjerne-dynamikk som skil mellom manns- og kvinne-hjerner.
Vitskapsfolk ved Stanford Medicine skapte ein konvolusjonell nevralt nettverkmodell kalla ein romtemporal djupt nevralt nettverk (stDNN), som tek omsyn til romtid. Denne KI-algoritmen vart trent på ei stor mengd data frå Human Connectome Project, inkludert atferds- og hjerneavbiletingsdata. Ved å implementere dataaugmenteringsteknikkar, auka forskarane vellykka treningsdatasets storleik, og oppnådde betra nøyaktigheit og generaliseringsdyktigheit.
Det djupt nevrale nettverket oppnådde imponerande resultat, med nøyaktig skilnad mellom manns- og kvinne-hjerner hos om lag 1 500 vaksne i alderen 20-35 år med over 90% nøyaktigheit. For å ytterlegare forstå avgjerdsprosessen til KI-modellen, nytta laget Explainable AI (XAI). Dei oppdaga at sentrale hjernekomponentar frå det limbiske nettverket, standardmodusnettverket (DMN) og striatum spelte ein avgjerande rolle i modellens evne til å skilje mellom manns- og kvinne-hjerneaktivitet.
Desse funna utfordrar ideen om ein kontinuum i manns- og kvinne-hjerneorganisering og understrekar repliserbarheit, generaliserbarheit og atferdsrelevans av kjønnsskilnader i funksjonell hjerne-dynamikk. Integreringa av KI og nevrovitskap opnar veg for ein djupare forståing av kjønnsskilnader i hjerneutvikling og relaterte lidingar, og tilbyr nye vegar for tilpassa behandlingar og intervensjonar.
Som ein heilskap framhevar denne forskinga det enorme potensialet til KI for å avdekkje kompleksitetane i den menneskelege hjernen, og vidare vår kunnskap om korleis kjønn påverkar hjernefunksjonen og skaper innsikt i dei underliggande mekanismane til nevrologiske og psykiatriske lidingar.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk