AI riconosce i pattern cerebrali legati a specifici comportamenti

da Lorenzo De Santis matricedigitale.it
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Un team di ricercatori guidato da Maryam Shanechi, direttrice del USC Center for Neurotechnology, ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) capace di separare i pattern cerebrali legati a comportamenti specifici. Questo progresso apre nuove possibilità per le interfacce cervello-computer, con applicazioni che potrebbero migliorare la qualità della vita dei pazienti paralizzati. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Nature Neuroscience.

Come l’AI distingue i comportamenti nel cervello

Il cervello umano codifica simultaneamente molteplici comportamenti, come i movimenti del corpo o stati interni come la fame. Questa codifica simultanea rende difficile identificare i pattern associati a un comportamento specifico, come il movimento di un braccio, da tutto il resto dell’attività cerebrale. Per esempio, per ripristinare la funzione motoria nei pazienti paralizzati, le interfacce cervello-computer devono decodificare l’intenzione di movimento dal cervello e tradurla in azioni, come muovere un braccio robotico.

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L’algoritmo DPAD (Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics), sviluppato da Shanechi e dal suo ex studente di dottorato Omid Sani, affronta questo problema separando i pattern cerebrali legati a un comportamento specifico dagli altri pattern presenti. Ciò permette una decodifica più precisa dei movimenti e potrebbe migliorare notevolmente l’efficacia delle interfacce cervello-computer.

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Applicazioni future per disturbi del movimento e della salute mentale

L’algoritmo DPAD non si limita al riconoscimento dei movimenti, ma può potenzialmente essere utilizzato per decodificare stati mentali come dolore o depressione. Questo potrebbe aprire la strada a nuovi trattamenti per disturbi della salute mentale, consentendo un monitoraggio più preciso dei sintomi e adattando le terapie in base ai bisogni dei pazienti.

L’algoritmo AI DPAD di Shanechi e il suo team rappresenta un importante passo avanti nel campo delle interfacce cervello-computer, con potenziali applicazioni non solo per i disturbi motori, ma anche per la salute mentale.

Si può anche come

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