Глубокие нейронные сети для автоматической классификации стадий сна и оценки сознания у пациентов с расстройством сознания
В реферате подробно описывается убедительное применение глубоких нейронных сетей для решения глубоко сложной и этически чувствительной области: оценки сознания у пациентов с расстройствами сознания (DOC). С философской точки зрения ИИ эта работа находится на увлекательном пересечении наблюдаемых биологических явлений и неуловимой природы субъективного опыта.
Предложенная модель CBASleepNet тщательно деконструирует проблему. Во-первых, она использует сложную архитектуру Neural Networks — сочетающую Convolutional Neural Networks (CNN) для извлечения признаков сырого сигнала из электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и электроокулограммы (ЭОГ), и Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) с механизмом внимания для изучения временных паттернов сна — для достижения автоматического определения стадий сна. Этот первоначальный шаг является надежным техническим решением для четко определенной задачи распознавания образов в Healthcare.
Критический философский поворот происходит на втором этапе: использование этих автоматизированных результатов определения стадий сна для извлечения «признаков сна, связанных с сознанием», которые затем подаются в классификатор Support Vector Machine (SVM) для оценки сознания. Здесь ИИ не пытается объяснить сознание, а скорее коррелирует его наблюдаемые физиологические маркеры (в частности, изменения структуры сна) с клинически определенными состояниями Сознания (MCS против VS/UWS). Этот прагматический подход подчеркивает силу ИИ в выявлении тонких, сложных паттернов, которые могут ускользать от человеческого наблюдения или подвергаться изменчивости между оценщиками.
Впечатляющая точность 81,8% в различении пациентов с MCS от VS/UWS подчеркивает потенциал таких инструментов, управляемых ИИ, для обеспечения более объективных и последовательных оценок в ситуациях, когда человеческое суждение может быть сложным и иметь глубокие последствия. Однако это поднимает важные философские вопросы о Субъективности. В то время как ИИ классифицирует на основе объективных физиологических данных, основная конструкция, которую он стремится оценить — сознание — является фундаментально субъективным явлением. Модель оценивает маркеры, связанные с сознанием, а не само сознание напрямую. Это различие является ключевым. Приближает ли лучшая классификация «признаков, связанных с сознанием» нас к пониманию субъективного опыта этих пациентов, или она лишь уточняет нашу категоризацию наблюдаемых состояний?
В конечном итоге, это исследование демонстрирует, как передовой ИИ может служить мощным диагностическим средством в Healthcare, предлагая количественную призму для подхода к глубоко качественным и субъективным человеческим состояниям. Оно выдвигает на первый план текущую задачу преодоления разрыва между объективными данными и субъективным опытом, что является постоянной проблемой в философии сознания.