O Human Neurobehavioral Laboratory (HNL) da Faculdade de Educação e Psicologia da Universidade Católica Portuguesa (FEP-UCP) e o Laboratory of Applied Neurosciences (Laboratório de Neurociências Aplicadas) da Universidade de São José (USJ), em Macau, firmaram uma parceria para desenvolver uma linha de investigação avançada focada na aplicação da inteligência artificial (IA) e do machine learning na área das neurociências. A colaboração, iniciada em março deste ano, abre portas para avanços significativos no diagnóstico, tratamento e compreensão de diversas condições neurológicas.

Esta parceria permitirá ao HNL integrar uma equipa multidisciplinar do Laboratory of Applied Neurosciences da USJ, e ter a possibilidade de realizar estudos comparativos com amostras recolhidas em países parceiros desta instituição.

A Inteligência Artificial e o machine learning ao serviço das neurociências

O rápido desenvolvimento da IA e do machine learning abre novas fronteiras para a análise e a interpretação de dados nas neurociências.

O HNL e o Laboratory of Applied Neurosciences pretendem “construir modelos computacionais que simulam complexos processos cerebrais, tais como tomadas de decisão, estratégias cognitivas para regulação emocional e processos sensoriais básicos. Essa capacidade de modelagem é fundamental para o avanço do diagnóstico e personalização de tratamentos para condições como o Alzheimer e a doença de Parkinson”, refere Patrícia Oliveira-Silva, diretora do HNL.

Outro objetivo da parceria é a exploração da IA e do machine learning para a identificação de biomarcadores neurológicos, que são indispensáveis para a análise detalhada de imagens cerebrais e de outros dados fisiológicos. A identificação desses biomarcadores pode contribuir significativamente para melhorar o diagnóstico e o tratamento de doenças neurológicas.

Integração de dados multidisciplinares graças à Inteligência Artificial e ao machine learning

A equipa do HNL está particularmente entusiasmada com o potencial da IA e do machine learning para integrar dados de diferentes áreas, como o comportamento do consumidor, a aprendizagem cerebral e a regulação emocional e liderança.

“Esta abordagem interdisciplinar garante que os frutos desta colaboração beneficiarão uma ampla gama de campos aplicados, com impacto positivo na sociedade.”, remata Patrícia Oliveira-Silva.