Искусственная интеллектуальная нейромодуляция в неевродегенеративной болезни: точность в Хаосе, обучение потерям.

Нейродегенеративные расстройства, такие, как болезнь Альцгеймера (AD), болезнь Паркинсона (PD) и множественный склероз (MS), характеризуются прогрессивной дисфункцией сети, которая бросает вызов традиционной, протокольной нейрореабилитационной системе. Параллельно с этим быстро созрели нейромодуляция, охватывающая глубокую стимуляцию мозга (БРС), транскраниальную магнитную стимуляцию (TMS), транскраниальную стимуляцию прямого тока (tDCS), стимуляцию нервной системы вагуса (VNS) и искусственный интеллект (AI), предлагающие дополнительные рычаги для адаптации терапии в реальном времени. Этот описательный обзор обобщает текущие данные на пересечении АИ и нейромодуляции в нейрореабилитации с уделением особого внимания тому, как модели, основанные на данных, могут индивидуализировать стимуляцию и улучшить функциональные результаты. Мы провели целевое обобщение литературы по результатам экспертных исследований, выявленных с помощью PubMed, Embase, Scopus и справочных цепей, придавая приоритетное значение последним клиническим и переводческим докладам по адаптивным/закрытым системам, прогнозным моделям и протоколам с биомаркерами. Совпадающие выводы свидетельствуют о том, что АИ может оптимизировать программирование устройств, создавать возможности для государственного стимулирования и поддерживать процесс принятия решений в клиниках с помощью мультимодальных биомаркеров, полученных с помощью нейронных, кинематических и поведенческих сигналов. К основным препятствиям относятся качество и эксплуатационная совместимость данных, интерпретируемость и безопасность моделей, а также этический и нормативный надзор. Здесь мы утверждаем, что АИ-усиленная нейромодуляция реструктурирует нейрореабилитацию от статического дозирования до адаптивного, ориентированного на пациента ухода. Продвижение этой парадигмы потребует строгой внешней проверки, стандартизированной отчетности о политике в области контроля и артефактах, клинического управления и анализа сохранения конфиденциальности.