Un chip neural de EPFL detecta estados mentales en tiempo real con menos de 200 microvatios
Neural chip decodes interactions between brain regions

Investigadores de EPFL han creado LogSync, un sistema en chip implantable que registra la actividad cerebral y extrae biomarcadores de sincronía entre regiones. Un algoritmo de aprendizaje automático distingue estados cognitivos y emocionales, y genera estímulos cuando los detecta. Con un consumo inferior a 200 microvatios, el chip supera la limitación de los sistemas que solo monitorizan una región, abriendo la puerta a terapias adaptativas para depresión, ansiedad y otros trastornos psiquiátricos.
Nuestro trabajo se basa en el creciente conjunto de investigaciones que sugieren que los trastornos psiquiátricos surgen más de alteraciones en la comunicación entre regiones cerebrales que de la disfunción de una sola región.
- ghm2180
Evolucioné mi modelo mental del TDAH leyendo investigaciones más recientes como: https://www.economist.com/leaders/2024/10/30/adhd-should-not...
Metafórica y analógicamente: si piensas en los genes como los agujeros de una flauta, y en la expresión génica como la música, entonces el entorno es lo que determina la música "mala". Pero no hay un gen específico que se conozca o se correlacione específicamente con los síntomas del TDAH.
El TDAH probablemente tiene causa genética, pero los genes están en todos, solo que se expresan en circunstancias ambientales específicas imposibles de conocer con certeza en un laboratorio (porque en su mayoría observan el comportamiento externo en entornos de laboratorio y el flujo sanguíneo por fMRI).
Pero he estado meditando (45 min, 3-4 días a la semana); también aprendí por mi cuenta que 30 min de siestas energéticas hacen maravillas para mi mente. La efectividad de la medicación TAMBIÉN depende de las dos anteriores; un SNRI, la inhibición de la recaptación de dopamina es como un bombardeo de saturación y solo te prepara para el recableado: todavía necesitas recablear con técnicas de terapia y terapia conductual.
Pero sé con certeza que mis ondas cerebrales son diferentes en los días en que medito y tomo siestas energéticas.
Realmente quiero saber si los datos de detección de actividad neuronal profunda pueden detectar ondas malas y posiblemente cerrar el bucle proporcionando ondas correctivas.
- AbstractH24
La mayor parte de esto ya existe, y ya lo tengo implantado en mi cerebro
A veces los artículos son raros en los detalles que incluyen/omiten.
- D-Machine
> El SoC propuesto fue validado exhaustivamente en dos conjuntos de datos de electroencefalografía intracraneal (iEEG) relacionados con trastornos psiquiátricos, logrando una sensibilidad de 80,9%/74,8% y una especificidad de 74,2%/73,1% en la tarea de interferencia multisource (MSIT) y la tarea de resolución de conflicto emocional (ECR), respectivamente. Además evaluamos el SoC en el conjunto de datos público DEAP para el reconocimiento de emociones basado en electroencefalografía (EEG), logrando una sensibilidad de 70,5%/72,5% y una especificidad de 69,8%/66,3% para los estados de arousal y valencia, respectivamente. [https://ieeexplore.ieee.org/document/11685197]
No sé, realmente necesito ver el rendimiento comparativo de otros clasificadores y las tasas base en estos conjuntos de datos para saber si estas métricas de rendimiento son algo que deberíamos tener en cuenta, y si, por ejemplo, un clasificador sobre simples pruebas verbales a los sujetos podría simplemente dar mejores predicciones que pasar por las señales de EEG. Se pueden hacer cosas de biofeedback con EEG realmente interesantes, así que quizás esto sea útil, pero pensaría que el equipo completo de EEG también proporcionaría información mucho más rica y útil que una medición basada en un solo chip. Presumiblemente esto sería para trastornos psiquiátricos o lesiones cerebrales donde la disfunción central que conocemos está limitada a una región o regiones muy específicas.
- layer8
El final del juego se describe en este relato corto: https://gwern.net/doc/fiction/science-fiction/1995-egan.pdf
- HPsquared
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