Глубокая стимуляция мозга под управлением ИИ: инженерный гений или плацебо?

В этом видео мы исследуем взаимосвязь биомедицинской науки о данных и клинической нейронауки, анализируя «Pace paper» – исследование, посвященное нейронным интерфейсам с обратной связью для лечения терапевтически резистентной депрессии. Мы исследуем сложную взаимосвязь между элегантной инженерией и запутанной реальностью клинической психиатрии.

Обсуждение сосредоточено на использовании байесовской оптимизации для настройки параметров стимуляции. С инженерной точки зрения, системная интеграция – с использованием таргетинга, управляемого ТФМ, и регрессии гауссовского процесса – является шедевром. Однако мы критически анализируем входные данные, используемые для этой оптимизации. Поскольку алгоритм в значительной степени опирается на субъективные отзывы пациентов и оценки их предпочтений, существует риск того, что система оптимизируется для достижения кратковременного «гедонистического всплеска», а не длительного антидепрессивного эффекта.

Мы разбираем техническую архитектуру исследования, рассматривая стандартизацию и передачу в алгоритм показателей настроения и сна. Основным спорным моментом является возможность возникновения «плацебо-петли обратной связи», когда высокие ожидания пациентов усиливают воспринимаемые преимущества, которые ИИ затем воспринимает как достоверный сигнал. Мы также обсуждаем недостаточную прозрачность исходных данных, в частности, использование сглаживающих сплайнов, которые маскируют волатильность ежедневных оценок настроения, что затрудняет независимую верификацию.

Этот анализ ставит под сомнение масштабируемость результатов, задавая вопрос о том, является ли биомаркер расширенной сети значимости универсальным признаком депрессии или уникальным для данного конкретного случая. В конечном счёте, мы обсуждаем, представляет ли собой этот подход проверенную терапию или же это всего лишь блестящее, хотя и дорогостоящее, доказательство концепции, требующее более объективных данных, таких как спектральные характеристики потенциалов локального поля, для того, чтобы быть действительно жизнеспособным.

Ознакомьтесь с полным интерактивным описанием и другими материалами на BioniChaos.com

#BiomedicalDataScience #AI #Neurotech #DeepBrainStimulation #BayesianOptimization #ClinicalNeuroscience #MentalHealthTech #WebDevelopment #BioniChaos #engineering

00:00 Первая реакция на статью и отсутствие опубликованных исходных данных
00:54 Настройка анализа ИИ и объяснение процесса настройки алгоритма
01:45 Проблема сопоставления субъективных ощущений с параметрами стимуляции
03:00 Анализ возможности максимального эффекта плацебо при инвазивных процедурах
05:03 Введение в BioniChaos и участников дискуссии, созданных с помощью ИИ
05:49 Инженерный взгляд: элегантность схемы замкнутого цикла
06:23 Клинический взгляд: опасность оптимизации на основе субъективных данных
07:19 Байесовская оптимизация против «черного ящика» пациента Предпочтения
08:37 Различение истинных физиологических эффектов и психологического контекста
09:55 Необходимость объективных биомаркеров по сравнению с субъективными опросниками
10:40 Критика прозрачности данных и сглаживания волатильности результатов
11:34 Масштабируемость методологии в сравнении с результатами, полученными по конкретным биомаркерам
12:57 Окончательный вердикт: феноменальное доказательство концепции или ошибочный цикл обратной связи?

Ознакомьтесь с инструментами, которые мы разрабатываем, на сайте https://bionichaos.com
Поддержите BioniChaos на Patreon:   / bionichaos  
Станьте участником канала, чтобы получить эксклюзивные бонусы:    / @bionichaos