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Estudo cria modelo preditivo de como a atenção varia ao longo do tempo
O estudo se baseia em dados funcionais de ressonância magnética coletados para este estudo, bem como dados de pesquisas anteriores, combinando os resultados de 107 indivíduos de cinco conjuntos de dados diferentes .
Por Jack Wang - 21/02/2020


Usando exames cerebrais, um novo estudo propõe um modelo que
pode prever quando alguém está prestando mais atenção - e quando
sua atenção pode flutuar. Crédito: Shutterstock.com

Esses são os tipos de perguntas que um neurocientista da Universidade de Chicago faz em um novo estudo inovador - que examina as varreduras do cérebro para descobrir como a atenção é sustentada ao longo do tempo e quando ela pode variar.

"Talvez, em geral, sejamos bons em prestar atenção, ou talvez tenhamos dificuldade - mas não é a mesma coisa o tempo todo ", disse a principal autora Monica Rosenberg, professora assistente do Departamento de Psicologia da UChicago. "Queríamos construir um modelo que pudesse prever o estado de atenção de uma pessoa com base no que vemos em suas varreduras cerebrais ".

"Se um modelo não pode prever algo sobre pessoas em diferentes locais e populações, é menos prático."


Publicado no Proceedings da National Academy of Sciences , o estudo se baseia em dados funcionais de ressonância magnética coletados para este estudo, bem como dados de pesquisas anteriores, combinando os resultados de 107 indivíduos de cinco conjuntos de dados diferentes . Ao usar o que Rosenberg chama de "ciência verde" - replicando resultados em dados coletados para outros fins - o estudo expande seu conjunto de participantes além do que geralmente é encontrado em um único laboratório.

A pesquisa examina exames de ressonância magnética funcionais de pessoas que realizaram uma tarefa computadorizada várias vezes em um dia - assistindo a um fluxo de imagens e pressionando um botão em resposta a algumas delas - bem como aquelas que realizaram a mesma tarefa em dias diferentes. Ele também examina exames cerebrais daqueles que receberam anestesia, além de 30 exames de um único indivíduo ao longo de 10 meses. A idade dos participantes variou de 18 a 56 anos.

"Se queremos construir modelos baseados no cérebro aplicáveis ​​em contextos clínicos ou de tradução, eles devem ser capazes de generalizar os conjuntos de dados", disse Rosenberg, especialista em atenção. "Deve ser o caso de os modelos não preverem apenas o comportamento dos dados coletados em um único scanner hospitalar de um único grupo de indivíduos.

"Se um modelo não pode prever algo sobre pessoas em diferentes locais e populações, é menos prático."

 

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