La startup israelí Hemispheric ha presentado Descartes, una plataforma de inteligencia artificial diseñada para decodificar la actividad eléctrica del cerebro y ofrecer nuevas formas de evaluar condiciones neurológicas y psicológicas como la depresión y el trastorno de estrés postraumático (TEPT). Desarrollado por los cofundadores Gidi Littwin y Hagai Lalazar, ambos científicos con experiencia en neurociencia computacional y aprendizaje automático, la tecnología representa un gran salto adelante en la comprensión y cuantificación de la función cerebral a través de medios no invasivos.
Littwin, quien anteriormente trabajó en soluciones de aprendizaje profundo para el dispositivo de realidad aumentada Vision Pro de Apple, dejó la compañía en 2020 para unir fuerzas con Lalazar. Juntos, tenían como objetivo crear un modelo de aprendizaje automático capaz de inferir la función cerebral de la actividad eléctrica registrada fuera del cráneo. Su objetivo era eliminar la necesidad de procedimientos invasivos como los implantes de electrodos, que generalmente se usan en entornos clínicos para monitorear la actividad cerebral. Sin embargo, se enfrentaron a un obstáculo crítico: la falta de datos cerebrales de alta calidad suficientes para entrenar efectivamente dicho modelo.
Para superar este desafío, el dúo estableció una vasta red global de sitios de investigación que abarcan Asia, Israel y Boston, reclutando a más de 100,000 voluntarios pagados. Estos participantes contribuyeron con más de 250,000 horas de datos de electroencefalograma (EEG), que se utilizaron para entrenar la plataforma Descartes AI. El modelo incorpora 6 mil millones de parámetros, lo que le permite analizar patrones en la actividad de ondas cerebrales con una precisión sin precedentes. Este enfoque permite al sistema identificar variaciones sutiles en las respuestas neuronales, ofreciendo información que los métodos tradicionales a menudo no logran capturar.
La plataforma de Descartes tiene como objetivo abordar estos problemas aprovechando técnicas avanzadas de IA para normalizar e interpretar la actividad cerebral con mayor precisión. Según Littwin, el avance clave surgió al reconocer que la variabilidad a gran escala podría modelarse.
Al analizar los datos de miles de participantes, el equipo descubrió que los patrones surgen a nivel macro, lo que permite la creación de un marco estandarizado para interpretar la función cerebral. Esto permite a los médicos obtener mediciones confiables y reproducibles sin requerir intervenciones invasivas. El resultado es un sistema que puede proporcionar información procesable en solo 15 minutos, utilizando un auricular EEG simple y portátil que se asemeja a un casco de bicicleta. Los usuarios interactúan con la plataforma Descartes a través de una aplicación móvil, participando en tareas diseñadas para provocar respuestas neuronales específicas.
A medida que el sistema procesa los datos, genera informes detallados que destacan los posibles indicadores de condiciones de salud mental. Esta información puede ser utilizada por los profesionales de la salud para guiar diagnósticos y adaptar tratamientos de manera más efectiva. La startup enfatiza que la tecnología no está destinada a reemplazar las herramientas de diagnóstico existentes, sino más bien a complementarlas proporcionando evaluaciones objetivas basadas en datos. Con su enfoque en la accesibilidad y la no invasividad, la plataforma Descartes es prometedora para transformar la forma en que se entienden y manejan los trastornos relacionados con el cerebro.
A medida que la startup continúa refinando sus algoritmos y expandiendo su conjunto de datos, el impacto potencial tanto en la práctica clínica como en la investigación científica es cada vez más profundo.
★
Mantengamos las noticias honestas.
ObjectiveNews se financia con los lectores y no tiene anuncios: te mostramos el sesgo en lugar de ocultarlo. Apoya el periodismo independiente por 4 €/mes.
Hazte suscriptor
IL
