人工智慧(AI)正在轉變神經科學領域,為抑鬱症的複雜性提供新的見解。研究人員使用大型語言模型和旨在解釋性AI的算法,來解開人腦的細微運作。一項近期研究突顯了這些先進技術如何幫助區分當前正經歷抑鬱症的個體和已康復者之間的腦部模式。
透過AI理解腦部功能
科學家在研究腦部的同時,不僅提升了心理健康干預的效果,還為AI的發展獲得了寶貴的經驗。伍斯特理工學院的副教授Erin Solovey強調腦部研究與AI之間的相互關係:「當前AI的許多工作都受到大腦運作的啟發。反過來,AI和機器學習的新計算方法對於分析龐大且複雜的數據集至關重要,這些算法能揭示與特定認知功能和健康狀況相關的腦活動模式,以前是無法達成的。」
抑鬱症治療的創新方法
在一項涉及深腦刺激(DBS)的開創性研究中,來自艾默里大學、喬治亞理工學院和艾肯醫學院的研究人員發現與嚴重抑鬱症康復相關的獨特腦活動模式。研究人員通過收集和分析這些DBS電極的數據,追踪患者反應並完善治療方案。這一可識別的模式被稱為生物標誌物,顯示患者在克服疾病過程中的進展。
該研究還揭示了AI如何檢測與患者康復軌跡相符的腦活動變化。除了腦部掃描之外,研究人員注意到隨著患者感覺好轉,他們的面部表情也隨之改變。AI驅動的工具準確捕捉了這些面部模式,相較於傳統臨床評估,顯示出顯著的精確度提升。首席作者Sankar Alagapan指出:「這一方法使我們能以臨床團隊易於理解的方式監測大腦的康復,標誌著開創新精神療法的一個重要步驟。」
AI在神經科學研究中的角色
探索AI在理解腦部機制中的能力是當前研究的一個增長趨勢。一項顯著的突破在於將腦部激活模式與大型語言模型(如GPT)的運作進行類比。約翰霍普金斯大學的訪問助理教授Donald Li解釋道:「大腦和這些模型都在處理語言時預測即將出現的單詞。這一連結提供了關於神經語言處理的見解,這在沒有AI的幫助下是無法實現的。」
AI在神經科學中的另一個顯著應用是從腦活動中重建高解析度影像。儘管以如此精確度進行「讀心」面臨重大挑戰,但先進的AI技術現在可以根據記錄的腦活動重建視覺刺激。
彌合AI與人類認知之間的差距
由於對腦部內部運作的理解有限,大腦長期被視為一個「黑箱」,這一觀點也延伸到許多AI系統。Li建議研究人員可以利用AI來模擬腦部功能。「雖然倫理限制阻止我們實際操縱人腦,但我們可以輕易修改人工神經網絡以觀察行為的變化。」這一方法使AI系統與人腦活動之間的比較成為可能,突出相似性和差異,可能導致寶貴的發現。
展望未來
隨著研究的進展,AI和神經科學都將從未來的進步中受益。能夠檢測數據中異常和模式的算法,並過濾噪音,正變得至關重要。Solovey對新興硬體表示興奮,這使得非侵入性地感知腦部活動成為可能:「技術的進步使我們能夠以較少侵入性的方法收集腦信號。大型數據集為AI模型的發展鋪平道路,這些模型能夠即時分類認知過程,潛在地推動健康監測工具的發展,提升人類表現。」
透過AI和神經科學的協同作用,我們正處於前所未有的發現邊緣,這些發現將顯著影響心理健康治療及我們對人類大腦的整體理解。