Comunicado. Científicos de Mayo Clinic y de Google Research crearon un nuevo algoritmo de inteligencia artificial para entender cuáles regiones cerebrales mantienen interacción directa, lo que a su vez puede guiar la colocación de los electrodos para los dispositivos de estimulación a fin de dar tratamiento a las enfermedades de las redes cerebrales.
El estudio de las redes cerebrales es factible mediante la descarga breve de impulsos de corriente eléctrica sobre un área del cerebro del paciente, mientras se mide la respuesta al voltaje en otras áreas. A partir de estos datos, en principio, se podría inferir la estructura de las redes cerebrales. No obstante, el problema es difícil con datos del mundo real, porque las señales registradas son complejas y solo se puede tomar pocas mediciones.
A fin de hacer manejable el problema, los investigadores de Mayo Clinic crearon un grupo de paradigmas, o de puntos de vista, que simplifica la comparación de los efectos de la estimulación eléctrica en el cerebro. Dado que la literatura científica no mencionaba ninguna técnica matemática para describir cómo convergen los conjuntos de estímulos en las regiones del cerebro humano, el equipo de Mayo Clinic colaboró con un experto internacional en algoritmos de inteligencia artificial a fin de crear un nuevo tipo de algoritmo llamado 'identificación de la curva del perfil básico'.
“A medida que emerge la nueva tecnología, este algoritmo puede servir para el tratamiento de pacientes con epilepsia, trastornos del movimiento, como la enfermedad de Parkinson, y enfermedades psiquiátricas, como el trastorno obsesivo compulsivo y la depresión", comentó Kai Miller, neurocirujano en Mayo Clinic y primer autor del estudio.
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