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Curiosidades e Tecnologia

IA generativa revela conexões entre atividade cerebral e transtornos

Cientistas criam o BrainLM usando IA para desvendar e prever comportamentos e doenças cerebrais com precisão inédita.

Última atualização: 10/05/2024 23:27
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Brainlm
BrainLM
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Em um avanço fascinante na medicina e na tecnologia, pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale empregaram inteligência artificial (IA) generativa para desenvolver um modelo inovador chamado Brain Language Model (BrainLM). Este modelo foi especialmente projetado para explorar os meandros da atividade cerebral e sua relação com comportamentos humanos e transtornos cerebrais.

Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor, e co-autor correspondente da pesquisa, falou sobre a importância deste desenvolvimento. Ele destacou que apesar de ser conhecida a relação entre a atividade cerebral, o comportamento humano e diversas doenças como convulsões e Parkinson, as ferramentas analíticas tradicionais não capturavam totalmente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço.

Como a IA está revolucionando o estudo do cérebro

Com a chegada da IA, novas ferramentas generativas foram criadas, permitindo moldar modelos para tarefas muito específicas. Segundo fontes como a MedicalXpress, a IA generativa pode ser comparada a um detetive que desvenda padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, aprendendo a dinâmica e evolução dos processos.

O BrainLM aproveita a IA generativa para desvendar os complexos mecanismos da atividade cerebral associados a transtornos específicos ou à saúde cerebral geral. Este modelo tem a capacidade de compreender a atividade cerebral sem necessitar de informações sobre o comportamento do indivíduo, sua doença, histórico ou idade. Ele opera analisando a atividade cerebral e utiliza esses dados para prever como essa atividade evolui over time and space.

Os resultados dos testes com o BrainLM são promissores. A pesquisa mostrou que o modelo não só se sai bem em uma variedade de amostras, mas também oferece previsões mais precisas sobre a gravidade de condições como depressão, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) em comparação com outras ferramentas de aprendizado de máquina que não utilizam IA generativa.

Os pesquisadores planejam agora expandir a aplicação do modelo em estudos futuros para prever e entender melhor as doenças relacionadas ao cérebro, mostrando uma potencial revolução na maneira como entendemos e tratamos transtornos cerebrais.

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