O algoritmo de aprendizagem da máquina usa varreduras de cérebro para prever a capacidade de língua em crianças surdas

Em um estudo colaborador internacional novo entre a universidade chinesa de Hong Kong e o hospital de crianças de Ann & de Robert H. Lurie de Chicago, os pesquisadores criaram um algoritmo de aprendizagem da máquina que usasse varreduras de cérebro para prever a capacidade de língua em crianças surdas depois que recebem um implante cocleário. O uso novo deste estudo da inteligência artificial compreender desenvolvimento da língua subjacente da estrutura do cérebro tem implicações de alcance largas para crianças com desafios desenvolventes. Foi publicado nas continuações da Academia Nacional das Ciências dos Estados Unidos da América.

“A capacidade para prever o desenvolvimento da língua é importante porque permite que os clínicos e os professores intervenham com terapia para maximizar o aprendizado de línguas para a criança,” disse autor Patrick co-superior C.M. Wong, PhD, um neurocientista cognitivo, professor e director do cérebro e instituto da mente na universidade chinesa de Hong Kong. “Desde que o cérebro é a base de toda a capacidade humana, os métodos que nós nos aplicamos às crianças com perda da audição poderiam ter uso difundido na função de predição e melhorando as vidas das crianças com uma escala larga das inabilidades” disse Wong.

Um implante cocleário é o tratamento o mais eficaz para as crianças carregadas com perda da audição significativa quando as próteses auditivas não são bastante para que a criança desenvolva a capacidade apropriado para a idade da escuta e de língua. As décadas da pesquisa mostraram que a implantação cocleária adiantada é crítica. Embora um implante cocleário permita muitas crianças com perda da audição de compreender e desenvolver o discurso, algumas crianças retardam-se atrás seus pares da normal-audição apesar de receber um implante como um infante ou uma criança. Ajudando estas crianças conseguem a língua e a instrução de crianças da audição é importante e o foco de muita pesquisa, porque estas habilidades são críticas às oportunidades académicos do sucesso, as sociais e as emocionais do bem estar e de emprego.

“Até agora, nós não tivemos uma maneira segura de prever que crianças devem em risco desenvolver uma língua mais deficiente. Nosso estudo é o primeiro para fornecer clínicos e cuidadors com informação concreta sobre quanto a melhoria da língua pode ser esperada dada a revelação do cérebro da criança imediatamente antes da cirurgia,” disse autor Nancy co-superior M. Novo, DM, director médico, audiologia e programas cocleários do implante em crianças de Lurie, um cirurgião e professor na Faculdade de Medicina de Feinberg da Universidade Northwestern. “A capacidade para prever crianças é em risco a primeira etapa crítica a melhorar seu resultado. Colocará o fundamento para a revelação futura e o teste de terapias personalizadas.”

“Um-tamanho-ajuste-toda aproximação intensiva da terapia é pouco prática e não pode adequadamente endereçar as necessidades daquelas crianças o mais em risco à queda atrás,” Wong adicionado.

Erin Ingvalson, professor adjunto na universidade estadual de Florida que começou o trabalho no projecto como um estudante cargo-doutoral na Universidade Northwestern, disse que “nosso objetivo é eliminar a diferença nos resultados da língua encontrados frequentemente quando as crianças com perda da audição são comparadas àquelas com a audição normal.”

“A capacidade para aperfeiçoar a terapia para cada criança com perda da audição transformará muitas vidas,” disse Ingvalson.

A audição bem sucedida e o desenvolvimento da língua falado dependem da orelha e do cérebro. A perda da audição cedo na vida priva as áreas auditivas do cérebro da estimulação, que causa testes padrões anormais da revelação do cérebro.

“Nós usamos MRI para capturar estes testes padrões anormais antes que cocleário implantamos a cirurgia e construímos um algoritmo deaprendizagem para o desenvolvimento da língua de predição com relativamente um alto nível da precisão, especificidade e a sensibilidade,” Wong explicou. “Embora o algoritmo actual é construído para crianças com prejuízo de audição, a pesquisa está sendo conduzida para prever igualmente o desenvolvimento da língua em outras populações pediatras.”

Source: https://www.luriechildrens.org/