Percée en IA : DPAD de Shanechi dévoile les schémas cérébraux liés à des actions spécifiques

ParisMaryam Shanechi et son équipe au Centre de neurotechnologie de l'USC ont mis au point un nouvel algorithme d'IA appelé DPAD (Analyse Prioritaire Dissociative des Dynamiques). Cet IA est capable de détecter des schémas cérébraux associés à des actions spécifiques. Cela représente une avancée majeure pour les interfaces cerveau-ordinateur et a été publié dans Nature Neuroscience.

Cette innovation présente de nombreuses applications pratiques.

• Augmentation de la précision du décodage des mouvements pour les interfaces cerveau-ordinateur
• Découverte de nouveaux schémas cérébraux autrement invisibles
• Progrès dans le traitement des troubles mentaux grâce au décodage des états mentaux

Le cerveau produit des signaux électriques complexes lorsqu'on bouge un bras ou parle. Les scientifiques rencontrent des difficultés à interpréter ces données variées. DPAD intervient en se concentrant sur et en apprenant les signaux spécifiques liés à l'activité qui nous intéresse, tout en négligeant les autres activités cérébrales se produisant simultanément. Cela facilite l'identification précise des signaux importants.

Lisez aussi:

10 février 2025 · 15:47

L'IA s'impose : l'impact de l'automatisation sur l'emploi IT aux États-Unis

Cette technologie permet aux patients paralysés de retrouver leurs mouvements et offre également des avantages potentiels pour la santé mentale. Elle peut interpréter des états mentaux comme la dépression ou la douleur, ce qui permet d’ajuster les traitements en temps réel. Cela rend les thérapies plus efficaces et personnalisées. Elle pourrait ouvrir la voie à de nouvelles approches pour traiter des maladies telles que la douleur chronique, le SSPT et les troubles dépressifs majeurs en surveillant l’activité cérébrale. En suivant continuellement les conditions de santé mentale, elle pourrait améliorer l’ajustement des traitements, menant à de meilleurs résultats pour les patients.

DPAD utilise des réseaux neuronaux profonds pour traiter facilement différentes configurations cérébrales. Avec l'accumulation de nouvelles données, l'algorithme peut s'adapter aux nouvelles activités neuronales, élargissant ainsi ses possibilités d'application.

L'intelligence artificielle de DPAD relie les données cérébrales complexes à des applications médicales concrètes. En identifiant des schémas cérébraux spécifiques associés à des comportements et en les transformant en informations utiles, l'IA ouvre la voie à de nouvelles technologies médicales. Cela peut mener à des traitements personnalisés en neurologie et en psychiatrie, changeant possiblement notre approche du diagnostic et du traitement des affections cérébrales. Ces progrès pourraient nous aider à mieux comprendre et traiter les troubles neurologiques et psychologiques.