تحلیل داده های مغزی با هوش مصنوعی برای پیش بینی اختلالات رفتاری

در دهه های اخیر، همگرایی علوم اعصاب و علوم کامپیوتر، افق های نوینی را در درک پیچیدگی های مغز انسان گشوده است. اختلالات رفتاری و روانی که به طور سنتی بر اساس مصاحبه های بالینی و مشاهدات رفتاری تشخیص داده می شدند، اکنون با استفاده از روش های کمی و داده محور مورد بازبینی قرار می گیرند. این مقاله به بررسی نقش محوری هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، در تحلیل داده های حاصل از تصویربرداری های مغزی نظیر الکتروانسفالوگرافی و تصویربرداری تشدید مغناطیسی کارکردی می پردازد. هدف اصلی، شناسایی نشانگرهای زیستی دقیق برای پیش بینی زودهنگام اختلالاتی نظیر افسردگی، اوتیسم، بیش فعالی و اسکیزوفرنی است. با عبور از روش های سنتی آماری و بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته، می توان الگوهای پنهان و غیرخطی در فعالیت های نورونی را آشکار ساخت که از دید ناظر انسانی پنهان می مانند. در این پژوهش، ضمن مرور مبانی نظری و روش های اکتساب داده، به چالش های موجود نظیر نویز داده ها، تفسیرپذیری مدل ها و مسائل اخلاقی پرداخته می شود و با استناد به پژوهش های محققان ایرانی، وضعیت کنونی این دانش در کشور مورد ارزیابی قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای ایجاد تحول در روان پزشکی دقیق و شخصی سازی درمان دارند.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی ، تحلیل داده های مغزی ، اختلالات رفتاری ، یادگیری عمیق ، الکتروانسفالوگرافی ، نشانگرهای زیستی ، پیش بینی بالینی ، علوم اعصاب محاسباتی.