AI phát hiện sự khác biệt đáng kể giữa bộ não của nam và nữ

Đăng bởi: Phạm Quỳnh Nga
28/03/2024 | 17:45
Chuyên mục: Tin thế giới
0 bình luận
AI phát hiện sự khác biệt đáng kể giữa bộ não của nam và nữ

Một nghiên cứu mới được đăng trên tạp chí Viện Hàn lâm Khoa học quốc gia Mỹ (PNAS) đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá xem liệu có thể phân biệt được bộ não của nam và nữ thông qua việc phân tích các mô hình hoạt động của não hay không.

Tác giả nghiên cứu Srikanth Ryali và các đồng nghiệp đã tìm thấy những khác biệt đáng kể và nhất quán giữa hai giới ở một số vùng não nhất định, cho thấy những khác biệt này có ý nghĩa to lớn đối với các phương pháp y tế cá nhân hóa.

Theo nghiên cứu, giới tính là yếu tố quan trọng trong sự phát triển trí não, lão hóa cũng như sự khởi phát và tiến triển của các bệnh rối loạn tâm thần và thần kinh. Ví dụ, phụ nữ có nhiều khả năng bị trầm cảm, lo âu và rối loạn ăn uống hơn, trong khi các tình trạng như tự kỷ, rối loạn tăng động giảm chú ý và tâm thần phân liệt lại phổ biến hơn ở nam giới.

Nghiên cứu này sử dụng các mạng lưới thần kinh sâu 4 chiều (stDNN) để phân biệt sự khác biệt giữa hai giới thông qua phân tích hàng loạt dữ liệu chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI). Mô hình mang tính đột phá này có độ chính xác cao từ 90,21% - 91,17%,  cho ra những kết quả nhất quán qua những lần đánh giá, qua đó phản ánh sự khác biệt đáng tin cậy về giới tính trong chức năng não. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã mở rộng phân tích sang các chức năng nhận thức, cho thấy sự khác biệt giữa hai giới có thể tạo nên các mô hình hành vi và nhận thức độc đáo riêng.

Những phát hiện về mối liên hệ giữa tổ chức não bộ và nhận thức đã mở ra con đường mới cho nghiên cứu cụ thể về giới tính trong khoa học thần kinh và lĩnh vực lâm sàng, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của giới tính trong nghiên cứu về sức khỏe và rối loạn não bộ.

Nguồn: Viet-bao.de theo Linh Tô (TTXVN)

Gửi lời bình luận

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Gửi bình luận
Tin liên quan
< ...