Istraživači Stanford Medicine razvili su moćan model umjetne inteligencije koji može razlikovati muški i ženski mozak. Ovaj model uspijeva u više od 90% slučajeva odrediti jesu li skeniranja aktivnosti mozga došla od žene ili muškarca. Ovi nalazi, predstavljeni u časopisu Proceedings of the National Academy of Sciences, pomažu u rješavanju vječne kontroverze o tome postoje li pouzdane spolne razlike u ljudskom mozgu i sugeriraju da bi razumijevanje tih razlika moglo biti ključno za objašnjenje i liječenje neuropsihijatrijskih stanja koja drugačije pogađaju žene i muškarce.

Ključni iskorak

"Ključna motivacija za ovu studiju je ideja da spol igra ključnu ulogu u razvoju ljudskog mozga, u starenju i u manifestaciji psihijatrijskih i neuroloških poremećaja", kažu istraživači iz Stanfordovog Laboratorija za kognitivnu i sustavnu neuroznanost. "Identificiranje dosljednih i repliciranih spolnih razlika u zdravom mozgu odrasle osobe ključni je korak prema dubljem razumijevanju spolno specifičnih ranjivosti u psihijatrijskim i neurološkim poremećajima."

"Vruće točke" koje su najviše pomogle modelu da razlikuje muške mozgove od ženskih uključuju mrežu zadanog načina rada (default mode network ili DMN), moždani sustav koji nam pomaže u obradi samoreferentnih informacija, te strijatum i limbičku mrežu, koji su uključeni u učenje i način na koji reagiramo na nagrade.

Otkrivanje moždanih razlika

Istraživači su se dugo borili da povežu spol s konkretnim razlikama u ljudskom mozgu. Strukture mozga uglavnom izgledaju jednako kod muškaraca i žena, a prethodna istraživanja koja su ispitivala način na koji regije mozga rade zajedno također nisu pokazala dosljedne moždane pokazatelje spola.

Stanfordovi istraživači iskoristili su nedavna dostignuća u umjetnoj inteligenciji, kao i pristup višestrukim velikim skupovima podataka, kako bi proveli dosad najmoćniju analizu. Izradili su model duboke neuronske mreže koja uči klasificirati podatke o slikanju mozga; dok su istraživači modelu prikazivali snimke mozga i govorili mu da gleda muški ili ženski mozak, model je počeo "primjećivati" suptilne obrasce koji bi mu mogli pomoći da uoči razliku.

Superiorna izvedba

Ovaj je model pokazao superiornu izvedbu u usporedbi s onima u prethodnim studijama, dijelom zato što je koristio duboku neuronsku mrežu koja analizira dinamičke MRI snimke. Ovaj pristup bilježi zamršenu međuigru između različitih regija mozga. Testiranja modela na oko 1500 skenova mozga gotovo su uvijek točno pokazala dolazi li snimka od žene ili muškarca.

Uspjeh modela sugerira da u mozgu postoje vidljive spolne razlike, samo što ranije nisu bile pouzdano uočene. Nalazi su uvjerljivi jer su prikupljeni na različitim skupovima podataka, uključujući skeniranje mozga na više lokacija u SAD-u i Europi.

"Ovo je vrlo snažan dokaz da je spol čvrsta determinanta organizacije ljudskog mozga", kažu istraživači.

Objašnjiva umjetna inteligencija

Sve donedavno, slični modeli pomagali su istraživačima da razvrstaju mozgove u različite skupine, ali ne bi pružili informacije o tome kako je došlo do razvrstavanja. Danas, međutim, istraživači imaju pristup alatu koji se zove "objašnjiva umjetna inteligencija" (explainable AI ili XAI) koji može prosijati kroz ogromne količine podataka kako bi objasnio kako se donose odluke modela.

Koristeći XAI istraživači su identificirali koje su moždane mreže bile ključne za procjenu modela o tome dolazi li skeniranje mozga od muškarca ili žene. Razvili su i spolno specifične modele kognitivnih sposobnosti: jedan model je učinkovito predvidio kognitivne performanse kod muškaraca, ali ne i žena, a drugi kod žena, ali ne i muškaraca. Nalazi pokazuju da funkcionalne karakteristike mozga koje se razlikuju među spolovima imaju značajne implikacije na ponašanje.

"Ovi su modeli jako dobro funkcionirali jer smo uspješno razdvojili moždane obrasce između spolova. Zanemarivanjem spolnih razlika u organizaciji mozga propuštamo ključne faktore u pozadini neuropsihijatrijskih poremećaja", objašnjavaju istraživači koji tvrde kako se njihovi modeli mogu iskoristiti i za traženje moždanih razlika povezanih s poteškoćama u učenju ili razlikama u društvenom funkcioniranju.