Fra A New Era in Neuroscience with Generative AI
Forskere har utviklet en banebrytende modell kalt Brain Language Model (BrainLM) ved hjelp av generativ kunstig intelligens for å kartlegge hjernens aktivitet og dens implikasjoner for atferd og sykdom.
BrainLM benytter seg av 80 000 skanninger fra 40 000 individer for å skape en grunnleggende modell som fanger opp dynamikken i hjernens aktivitet uten behov for spesifikke data relatert til sykdom.
Kanskje vi vil se fortsettelsen av dette med stadig nye data fra 800.000 skanninger og så 8.000.000. De nevrale nettverkene er umettelige på data. Så bygges det modeller av hjerneaktivitet uten å gå veien om det skriftlige..
Denne modellen reduserer betydelig kostnadene og omfanget av data som kreves for tradisjonelle hjernestudier, og tilbyr et robust rammeverk som kan forutsi tilstander som depresjon, angst og PTSD mer effektivt enn andre verktøy.
BrainLM demonstrerer en kraftfull anvendelse i kliniske forsøk. Dette kan potensielt halvere kostnadene ved å identifisere pasienter som mest sannsynlig vil ha nytte av behandling med medikamenter eller psykiatri.
- Generativ AI-modell: BrainLM bruker generativ AI for å analysere mønstre i hjernens aktivitet fra omfattende datasett, og lærer seg de underliggende dynamikkene uten spesifikke detaljer om pasienten.
- Kostnad og effektivitet i forskning: Modellen reduserer behovet for omfattende pasientanalyser gjennom kliniske studier.
- Bred anvendelighet: Testet på tvers av forskjellige skannere og demografier, har BrainLM vist overlegen ytelse i å forutsi ulike psykiske helseproblemer.
Kan vi se for oss en rutinemessig undersøkelse på lab-en hos fastlegen. En sykepleier med tilleggsutdanning gjennomfører en rask hodeskanning for å se etter tidlige tegn på depresjon, Parkinson og demens. Samtidig sjekkes syn og reaksjonsevne med tanke på fornyet førerkort.
Kilde: Baylor College of Medicine