Un estudio de Inteligencia Artificial identifica una organización distinta en el cerebro de hombres y mujeres

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23/02/2024 - 12:09
La IA estudia el cerebro de hombres y mujeres

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Investigadores de la Universidad de Stanford han utilizado un innovador modelo de inteligencia artificial para analizar escáneres cerebrales y determinar con más del 90 % de precisión si pertenecen a hombres o mujeres. Este estudio desafía la controversia sobre cómo el sexo puede influir en la organización y el funcionamiento del cerebro, arrojando luz sobre patrones de organización cerebral distintos entre ambos géneros. Los resultados se han publicado en la revista PNAS.

Un estudio recurre a la inteligencia artificial para conocer las diferencias en el cerebro de los hombres y las mujeres

Un reciente estudio liderado por la Universidad de Stanford, publicado en la revista PNAS, ha utilizado un novedoso modelo de inteligencia artificial para identificar patrones de organización cerebral diferentes entre hombres y mujeres con una precisión superior al 90 %. Este descubrimiento es relevante en el contexto de una prolongada controversia sobre las posibles disparidades en el cerebro entre los géneros.

La investigación sugiere que comprender estas diferencias puede ser crucial para abordar trastornos neuropsiquiátricos que afectan de manera distinta a hombres y mujeres. Vinod Menon, autor principal del estudio, subraya que comprender las vulnerabilidades específicas de cada sexo en estos trastornos es un paso crítico hacia una mejor comprensión de la salud mental.

Aunque el estudio no aborda si estas diferencias son innatas o surgen debido a factores hormonales y sociales, destaca la importancia de considerar el papel del sexo en el desarrollo y el funcionamiento del cerebro humano, así como en la manifestación de trastornos neurológicos y psiquiátricos.

Más de 1.500 escaneos cerebrales

El estudio identificó varios "puntos calientes" en el cerebro que contribuyen significativamente a distinguir entre hombres y mujeres. Estos incluyen la red de modo por defecto, asociada con el procesamiento autorreferencial, el cuerpo estriado y la red límbica, relacionados con el aprendizaje y la respuesta a las recompensas.

El equipo empleó avances en inteligencia artificial y datos de resonancia magnética de gran escala para llevar a cabo un análisis más exhaustivo que los estudios previos. Utilizando un modelo de red neuronal profunda, el equipo enseñó al sistema a distinguir entre imágenes cerebrales masculinas y femeninas, permitiendo que identificara patrones sutiles para hacer la distinción.

Este modelo avanzado analiza imágenes de resonancia magnética dinámicas, capturando la compleja interacción entre diversas regiones cerebrales. Cuando probado con aproximadamente 1.500 escaneos cerebrales, el modelo pudo distinguir con alta precisión si pertenecían a hombres o mujeres en la gran mayoría de los casos.

El éxito del modelo sugiere que hay diferencias discernibles entre los sexos en el cerebro, pero que hasta ahora no se habían identificado de manera confiable, según el comunicado.

Diferencias e implicaciones en el comportamiento humano

El equipo también empleó una IA explicativa que analiza grandes volúmenes de datos para explicar cómo toma decisiones un modelo. A través de ella, identificaron las redes cerebrales más relevantes para que el modelo pudiese diferenciar si un escaneo cerebral es de un hombre o una mujer.

Descubrieron que el modelo prioriza la red de modo predeterminado, el cuerpo estriado y la red límbica. Posteriormente, desarrollaron modelos de habilidades cognitivas específicos por sexo para prever el desempeño de los participantes en ciertas tareas, basándose en características funcionales del cerebro que difieren entre hombres y mujeres.

Uno de los modelos predijo de manera efectiva el rendimiento cognitivo en hombres, pero no en mujeres, mientras que otro mostró lo contrario. Estos hallazgos indican que las características funcionales cerebrales que varían entre los sexos tienen importantes implicaciones en el comportamiento.

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