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AI e interfacce cervello-computer, ecco come la scienza curerà le malattie neurologiche

CC0 / Pixabay / Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale - Sputnik Italia, 1920, 24.09.2021
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Uno studio di scienziati indiani afferma che una maggiore comprensione dei segnali cerebrali potrebbe aiutare a curare malattie neurologiche e neurodegenerative, come ad esempio l’Alzheimer, e aiutare i pazienti a migliorare la qualità della vita.
Alzheimer, Parkinson e altre malattie neurodegenerative, ma anche autismo, schizofrenia, o persino depressione: in questi casi, una buona comprensione dei segnali dell'elettroencefalogramma (EEG), grazie all’elaborazione dell’Intelligenza Artificiale (AI - Artificial Intelligence), potrebbe aiutare a migliorare sensibilmente la vita dei pazienti, sostiene lo studio pubblicato da scienziati indiani, uscito nel numero di settembre di Biomedical Signal Processing and Control.
Dopo aver condotto vari esperimenti e raccolto tracciati EEG di pazienti con disturbi neurologici, gli scienziati hanno scoperto che, grazie all'aiuto dell'apprendimento profondo, di cui sono capaci le moderne AI, i segnali dell’elettroencefalogramma possono essere utilizzati per prevedere i vari stadi di come un cervello umano risponde in generale agli stimoli, lo stato delle sue condizioni, la predisposizione alle malattie neurologiche e, attraverso un'interfaccia cervello-computer (BCI - Brain-computer interface), in futuro si potranno anche proporre delle terapie.
Il BCI è un sistema basato su di un computer che acquisisce i segnali direttamente dal cervello, li analizza e li traduce in segnali di comando per eseguire l'azione desiderata, ma che il paziente potrebbe non essere in grado di compiere correttamente da sé, per via di un disturbo nel suo sistema nervoso.
"Il nostro cervello analizza le sensazioni in arrivo e codifica le informazioni in diverse aree. Identifica qualsiasi oggetto cogliendone le caratteristiche, ad esempio forma, colore, dimensione, posizione, orientamento ecc... ", ha spiegato a Sputnik la coautrice dello studio Anubha Gupta, professoressa del Dipartimento di Ingegneria Elettronica e delle Comunicazioni presso l'Indraprastha Institute of Information Technology di Nuova Delhi.
Questo processo di identificazione può essere colto ed analizzato anche dalla AI, si è visto con gli esperimenti. Sottoponendo i pazienti ad EEG, mentre osservavano su di uno schermo oggetti che, entro determinati intervalli di tempo, cambiavano forma e colore, si è potuto verificare che l’AI era in grado di interpretare i segnali ricevuti dall’EEG e capire a sua volta che gli oggetti osservati stavano mutando.
Una volta che la AI capisce cosa vede il paziente, attraverso un'apposita interfaccia cervello computer, si potrebbe, in un secondo momento, trasformare il segnale ‘visivo’ in movimento.
"Questo è chiamato 'compito di rilevamento del cambiamento'. Questi due intervalli di tempo tra le due schermate indicano le due fasi dell'elaborazione visiva nel cervello umano. Durante tale intervallo, quando il cervello del soggetto svolge questo compito, abbiamo catturato i suoi segnali EEG direttamente dai sensori", ha detto la dottoressa Gupta.
"Il nostro obiettivo principale in questo studio è quello di esplorare se gli intervalli di studio-test in un'attività di rilevamento del cambiamento, che denotano le due fasi dell'elaborazione visiva, potrebbero essere previsti con precisione dall'analisi dei segnali EEG registrati durante l'esperimento. Abbiamo utilizzato l'intelligenza artificiale (apprendimento profondo) e abbiamo dimostrato l’utilità di questo metodo per l'elaborazione visiva sulla base degli EEG", ha aggiunto.
"Nel prossimo futuro, i sistemi BCI potranno essere utilizzati nella terapia comportamentale per assistere le persone con disturbi psicologici o anche neurologici. Il nostro studio è un passo in questa direzione e può essere successivamente utilizzato per progettare strumenti e programmi di riabilitazione per tali pazienti, utilizzando gli strumenti BCI", ha concluso la dottoressa Gupta.
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