Khoa học Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Khoa học thần kinh Công cụ AI

Một nhà khoa học thần kinh nhận thức đang điều tra các vùng não liên quan đến việc ra quyết định. Họ đã thu thập dữ liệu fMRI từ 100 người tham gia thực hiện một nhiệm vụ phức tạp. Việc xử lý trước và phân tích thủ công khối lượng dữ liệu này sẽ mất hàng tuần. Bằng cách sử dụng công cụ Khoa học thần kinh AI, họ có thể tự động hóa toàn bộ quy trình: hiệu chỉnh chuyển động, chuẩn hóa không gian và lập bản đồ thống kê. Mô hình học máy của công cụ sau đó xác định các mẫu kích hoạt đáng kể trên toàn nhóm, tiết lộ một mạch thần kinh chưa từng được biết đến trước đây. Điều này giúp giảm thời gian phân tích hơn 80% và tăng cường sức mạnh thống kê cho các phát hiện của họ.

Một công ty khởi nghiệp về công nghệ thần kinh đang phát triển giao diện não-máy tính (BCI) để giúp những người bị liệt giao tiếp. Hệ thống của họ dựa vào việc phân loại chính xác các tín hiệu EEG tương ứng với các chữ cái tưởng tượng khác nhau. Họ sử dụng một nền tảng AI với các mô hình học sâu được đào tạo trước để phân loại EEG. Nền tảng này cho phép họ nhanh chóng đào tạo và tinh chỉnh một mô hình trên dữ liệu sóng não của người dùng mới. Bộ phân loại kết quả đạt độ chính xác hơn 95% trong thời gian thực, cho phép người dùng nhập văn bản chỉ bằng cách nghĩ về các chữ cái, chứng tỏ đây là một sản phẩm khả thi cho giao tiếp hỗ trợ.

Một nhóm nghiên cứu lâm sàng tại một bệnh viện nhằm mục đích dự đoán sự tiến triển của bệnh Parkinson. Họ sử dụng một công cụ AI để phân tích một bộ dữ liệu đa phương thức bao gồm các bản quét MRI, DaTscan và điểm đánh giá lâm sàng từ hàng trăm bệnh nhân trong nhiều năm. Mô hình AI xác định các mẫu kết hợp, tinh vi trên các loại dữ liệu này mà các chuyên gia con người không thể nhìn thấy. Mô hình dự đoán kết quả có thể dự báo sự tiến triển triệu chứng vận động có khả năng xảy ra của bệnh nhân trong hai năm tới với độ chính xác cao, giúp các bác sĩ lâm sàng cá nhân hóa kế hoạch điều trị và quản lý kỳ vọng của bệnh nhân hiệu quả hơn.

Một nhà khoa học thần kinh tính toán muốn kiểm tra một giả thuyết về cách tính dẻo của khớp thần kinh hỗ trợ việc học. Thay vì các thí nghiệm sinh học phức tạp, họ sử dụng một nền tảng mô hình hóa AI để xây dựng một mạng lưới thần kinh xung quy mô lớn mô phỏng một vùng não cụ thể. Sau đó, họ có thể chạy hàng nghìn thử nghiệm học tập mô phỏng trong các điều kiện khác nhau, điều chỉnh các thông số như mức độ chất dẫn truyền thần kinh hoặc tốc độ phát xung của tế bào. Công cụ AI trực quan hóa hoạt động của mạng và những thay đổi trong kết nối, cung cấp bằng chứng để hỗ trợ hoặc bác bỏ giả thuyết của họ và hướng dẫn các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm trong tương lai hiệu quả hơn.

Một nhà khoa học thần kinh tế bào đang nghiên cứu tác động của một loại thuốc mới tiềm năng đối với mật độ gai đuôi gai. Nghiên cứu của họ bao gồm việc phân tích hàng nghìn hình ảnh kính hiển vi có độ phân giải cao, một nhiệm vụ tẻ nhạt và dễ xảy ra lỗi của con người khi thực hiện thủ công. Họ sử dụng một công cụ phân tích hình ảnh được hỗ trợ bởi AI sử dụng mạng lưới thần kinh tích chập (CNN) để tự động phát hiện, phân đoạn và đếm các gai đuôi gai trên tất cả các hình ảnh. Công cụ này cung cấp dữ liệu định lượng trong một khoảng thời gian ngắn, cho phép nhà nghiên cứu nhanh chóng đánh giá hiệu quả của thuốc và đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu của họ.

Một phòng khám thần kinh đang triển khai một hệ thống theo dõi dài hạn cho bệnh nhân động kinh. Họ sử dụng một thiết bị đeo được hỗ trợ bởi AI liên tục ghi lại dữ liệu EEG. Thiết bị chạy một mô hình học máy nhẹ được đào tạo để nhận dạng các dấu hiệu thần kinh cụ thể của các cơn động kinh của bệnh nhân. Khi mô hình phát hiện một cơn động kinh sắp xảy ra, nó sẽ gửi một cảnh báo đến bệnh nhân và người chăm sóc của họ thông qua một ứng dụng điện thoại thông minh. Điều này cho phép can thiệp kịp thời, chẳng hạn như dùng thuốc, và cung cấp một nhật ký chi tiết về hoạt động co giật để các bác sĩ lâm sàng xem xét và điều chỉnh kế hoạch điều trị.