Ученые из Йельского университета сделали важный шаг в использовании искусственного интеллекта (ИИ) для анализа мозга. Они доказали, что нейромодели могут успешно предсказывать поведенческие симптомы, даже если данные, на которых их проверяют, сильно отличаются от тех, на которых их обучали.
Обычно такие модели работают хорошо, если тестировать их на похожих данных. Но в реальных условиях есть большие различия, например, в возрасте, поле или географическом происхождении участников. Это мешает использовать нейромодели в клинической практике.
Группа ученых показала, что тестирование на разных данных помогает улучшить качество предсказаний. Модели, натренированные на данных о языковых способностях и функциях мозга, хорошо показали себя на несхожих наборах данных.
Ученые считают, что для создания эффективных инструментов лечения важно учитывать разнообразие данных. Особенно это касается разных групп населения, например, жителей сельских районов. Если нейромодели будут учитывать эти различия, это поможет лучше лечить людей, где бы они ни жили.
