Stanford Tıp Fakültesi araştırmacılarının yaptığı yeni bir çalışma, beyin aktivitesi taramalarının kadından mı yoksa erkekten mi geldiğini belirlemede %90'dan fazla başarı elde eden yeni bir yapay zeka modelini ortaya çıkarıyor.
19 Şubat'ta Proceedings of the National Academy of Sciences'te yayımlanacak bulgular, insan beyninde güvenilir cinsiyet farklarının var olup olmadığına dair uzun süredir devam eden bir tartışmaya çözüm getiriyor ve bu farklılıkların anlaşılmasının kadınları ve erkekleri farklı etkileyen nöropsikiyatrik durumlarla başa çıkmak açısından kritik olabileceğini öne sürüyor.
"Bu çalışmanın temel motivasyonu, cinsiyetin insan beyninin gelişiminde, yaşlanmasında ve psikiyatrik ve nörolojik bozuklukların ortaya çıkmasında kritik bir rol oynamasıdır," diyor Psikiyatri ve Davranış Bilimleri Profesörü ve Stanford Bilişsel ve Sistem Nörobilim Laboratuvarı Direktörü Vinod Menon, PhD. "Sağlıklı yetişkin beyinlerinde tutarlı ve tekrarlanabilir cinsiyet farklarını belirlemek, psikiyatrik ve nörolojik bozukluklarda cinsiyet özgü zayıflıkların daha derin bir anlayışına doğru kritik bir adımdır."
Menon, çalışmanın baş yazarıdır. Diğer yazarlar arasında kıdemli araştırma bilimcisi Srikanth Ryali, PhD ve akademik personel araştırmacısı Yuan Zhang, PhD bulunmaktadır.
Modelin erkek beyinlerini kadın beyinlerinden ayırt etmede en çok yardımcı olan "sıcak noktalar" arasında, kendimizle ilgili bilgileri işlememize yardımcı olan bir beyin sistemi olan varsayılan mod ağı ve öğrenme ile ödüllere nasıl yanıt verdiğimizle ilgili olan striatum ve limbik ağ bulunmaktadır.
Araştırmacılar, bu çalışmanın cinsiyetle ilgili farkların yaşamın erken dönemlerinde ortaya çıkıp çıkmadığına veya hormonal farklılıklar veya erkeklerin ve kadınların daha olası bir şekilde karşılaşabileceği farklı toplumsal durumlar tarafından mı yönlendirildiğine dair bir yargıda bulunmadığını belirttiler.
Beyin Farklılıklarını Keşfetme
Bir kişinin cinsiyetinin beyninin nasıl organize edildiğini ve çalıştığını ne kadar etkilediği uzun süredir bilim insanları arasında bir tartışma konusu olmuştur. Doğduğumuzda sahip olduğumuz cinsiyet kromozomlarının, özellikle erken gelişim, ergenlik ve yaşlanma sırasında beynimize maruz kaldığımız hormon kokteylini belirlemeye yardımcı olduğunu biliyoruz; ancak araştırmacılar uzun süredir cinsiyeti insan beyninde somut farkliliklarla ilişkilendirmekte zorlanmışlardır.
Beyin yapıları genellikle erkeklerde ve kadınlarda çok benzer görünür, ve önceki araştırmalar, beyin bölgelerinin bir arada nasıl çalıştığını inceleyen, cinsiyetin tutarlı beyin göstergelerini ortaya çıkarmada da genellikle başarısız olmuştur.
Mevcut çalışmalarında Menon ve ekibi, önceki çalışmalarda kullanılanlardan daha güçlü bir analiz yapabilmek için son yapay zeka gelişmelerinden ve çeşitli büyük veri setlerine erişimlerinden yararlandılar. İlk olarak, beyin görüntüleme verilerini sınıflandırmayı öğrenen derin bir sinir ağı modeli oluşturdular: Araştırmacılar modelle beyin taramalarını gösterip ona bunun bir erkek veya kadın beyni olduğunu söylediklerinde, model farkı anlamak için hangi ince desenlerin yardımcı olabileceğini "fark etmeye" başladı.
Bu model, önceki çalışmalardaki modellere kıyasla üstün performans sergiledi, çünkü dinamik MRI taramalarını analiz eden derin bir sinir ağı kullandı. Bu yaklaşım, farklı beyin bölgeleri arasındaki karmaşık etkileşimi yakalar. Araştırmacılar modeli yaklaşık 1500 beyin taraması üzerinde test ettiklerinde, taramanın kadından mı yoksa erkekten mi geldiğini neredeyse her zaman söyleyebildi.
Modelin başarısı, beyinde fark edilebilir cinsiyet farklarının var olduğunu ancak daha önce güvenilir bir şekilde tespit edilmediğini gösteriyor. Bu bulguları özellikle ikinci planda bırakabilen bu tür çalışmaları etkileyebilecek birçok karıştırıcıyı kontrol ettiği için, farklı veri setlerinde, ABD ve Avrupa'daki çeşitli beyin taramalarını içeren çalışmalarda özellikle ikna edici bulunmaktadır.
"Bu, cinsiyetin insan beyninin organizasyonunda güçlü bir belirleyici olduğu çok güçlü bir kanıttır," diyor Menon.
Kaynak:https://www.sciencedaily.com/releases/2024/02/240219153609.htm
