Материалы доступны только для специалистов сферы здравоохранения.
Чтобы посмотреть материал полностью
Авторизуйтесь
или зарегистрируйтесь.
Искусственный интеллект в неврологии: возможности и перспективы
Искусственный интеллект в неврологии: возможности и перспективы
Резванова А.А., Ковальчук Н.А. Искусственный интеллект в неврологии: возможности и перспективы. Consilium Medicum. 2025;27(2):119–122. DOI: 10.26442/20751753.2025.2.203158
© ООО «КОНСИЛИУМ МЕДИКУМ», 2025 г.
© ООО «КОНСИЛИУМ МЕДИКУМ», 2025 г.
________________________________________________
Материалы доступны только для специалистов сферы здравоохранения.
Чтобы посмотреть материал полностью
Авторизуйтесь
или зарегистрируйтесь.
Аннотация
В обзоре рассмотрены практические примеры применения искусственного интеллекта в диагностике неврологических заболеваний, таких как инсульт, черепно-мозговые травмы, нейродегенеративные заболевания, включая болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз, а также эпилепсия и нарушения сна. Обсуждаются базовые понятия искусственного интеллекта и машинного обучения, проблемы, связанные с их внедрением, и перспективы дальнейшего развития технологий, направленных на повышение точности и эффективности медицинской помощи в неврологии.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, наука о данных, неврология
Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural networks, data science, neurology
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, наука о данных, неврология
________________________________________________
Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural networks, data science, neurology
Полный текст
Список литературы
1. Бердутин В.А., Абаева О.П., Романова Т.Е., Романов С.В. Применение искусственного интеллекта в медицине: достижения и перспективы. Обзор литературы. Часть 1. Социология медицины. 2022;21(1):83-96 [Berdutin VA, Abayeva OP, Romanova TE., Romanov SV. Primenenie iskusstvennogo intellekta v meditsine: dostizheniia i perspektivy. Obzor literatury. Chast 1. Sotsiologia meditsiny. 2022;21(1):83-96 (in Russian)].
2. Subrahmanya SVG, Shetty DK, Patil V, et al. The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects. Ir J Med Sci. 2022;191(4):1473-83. DOI:10.1007/s11845-021-02730-z
3. Dipietro L, Gonzalez-Mego P, Ramos-Estebanez C, et al. The evolution of Big Data in neuroscience and neurology. J Big Data. 2023;10(1). DOI:10.1186/s40537-023-00751-2
4. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И., и др. Применение систем искусственного интеллекта в нейрорадиологии острого ишемического инсульта. Лучевая диагностика и терапия. 2021;12(2):30-5 [Andropova РL, Gavrilov PV, Savintseva ZhI, et al. Аpplication of artificial intelligence systems in neuroradiology of acute ischemic stroke. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2021;12(2):30-5 (in Russian)].
5. Петухова Н.В., Фархадов М.П., Замерград М.В., Грачев С.П. Цифровые технологии в диагностике и лечении неврологических заболеваний. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(4):104-10 [Petukhova NV, Farkhadov MP, Zamegrad MV, Grachev SP. Digital technologies in the diagnosis and treatment of neurological diseases. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(4):104-10 (in Russian)].
6. Десять ведущих причин смерти в мире. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death. Accessed: 17.07.2024.
7. Dewan MC, Rattani A, Gupta S, et al. Estimating the global incidence of traumatic brain injury. J Neurosurg. 2019;130(4):1080-97. DOI:10.3171/2017.10.JNS17352
8. Hampel H, Elhage A, Cho M, et al. Amyloid-related imaging abnormalities (ARIA): radiological, biological and clinical characteristics. Brain. 2023;146(11):4414-24. DOI:10.1093/brain/awad188
9. Sima DM, Phan TV, Van Eyndhoven S, et al. Artificial Intelligence Assistive Software Tool for Automated Detection and Quantification of Amyloid-Related Imaging Abnormalities. JAMA Netw Open. 2024;7(2):e2355800. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.55800
10. Еpilepsy. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy. Accessed: 17.01.2025.
11. Sheehy CK, Bensinger ES, Romeo A, et al. Fixational microsaccades: A quantitative and objective measure of disability in multiple sclerosis. Multiple Sclerosis Journal. 2020;26(3):343-53. DOI:10.1177/1352458519894712
12. Щеглова Л.В., Савинова А.В., Камышанская И.Г., и др. Использование искусственного интеллекта в диагностике острых нарушений мозгового кровообращения (обзор литературы). Медицина: теория и практика. 2023;8(4):272-8 [Shcheglova LV, Savinova AV, Kamyshanskaya IG, et al. Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v diagnostike ostrykh narushenii mozgovogo krovoobrashcheniia (obzor literatury). Meditsina: teoriya i praktika. 2023;8(4):272-8 (in Russian)].
13. Neri E, Aghakhanyan G, Zerunian M, et al. Explainable AI in radiology: a white paper of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology. Radiologia Medica. 2023;128(6):755-64. DOI:10.1007/s11547-023-01634-5
14. Казакова В.А., Тюлякова С.А., Шивилов Е.В., и др. Правовые основы применения технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Радиология – практика. 2023;2:63-77 [Kazakova VA, Tyulyakova SA, Shivilov EV, et al. Legal Basis for the Use of Artificial Intelligence Technologies in Radiation Diagnostics. Radiology – Practice. 2023;(2):63-77 (in Russian)].
15. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации. Указ Президента РФ от 10.10.2019 №490, ред. от 15.02.2024. Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731. Ссылка активна на 19.09.2024 [On the development of artificial intelligence in the Russian Federation. Decree of the President of the Russian Federation of 10.10.2019 No. 490 as amended on 15.02.2024. Available at: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 Accessed: 19.09.2024 (in Russian)].
16. Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics (Basel). 2023;13(17):2760. DOI:10.3390/diagnostics13172760
2. Subrahmanya SVG, Shetty DK, Patil V, et al. The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects. Ir J Med Sci. 2022;191(4):1473-83. DOI:10.1007/s11845-021-02730-z
3. Dipietro L, Gonzalez-Mego P, Ramos-Estebanez C, et al. The evolution of Big Data in neuroscience and neurology. J Big Data. 2023;10(1). DOI:10.1186/s40537-023-00751-2
4. Andropova РL, Gavrilov PV, Savintseva ZhI, et al. Аpplication of artificial intelligence systems in neuroradiology of acute ischemic stroke. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2021;12(2):30-5 (in Russian).
5. Petukhova NV, Farkhadov MP, Zamegrad MV, Grachev SP. Digital technologies in the diagnosis and treatment of neurological diseases. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(4):104-10 (in Russian).
6. Десять ведущих причин смерти в мире. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death. Accessed: 17.07.2024.
7. Dewan MC, Rattani A, Gupta S, et al. Estimating the global incidence of traumatic brain injury. J Neurosurg. 2019;130(4):1080-97. DOI:10.3171/2017.10.JNS17352
8. Hampel H, Elhage A, Cho M, et al. Amyloid-related imaging abnormalities (ARIA): radiological, biological and clinical characteristics. Brain. 2023;146(11):4414-24. DOI:10.1093/brain/awad188
9. Sima DM, Phan TV, Van Eyndhoven S, et al. Artificial Intelligence Assistive Software Tool for Automated Detection and Quantification of Amyloid-Related Imaging Abnormalities. JAMA Netw Open. 2024;7(2):e2355800. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.55800
10. Еpilepsy. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy. Accessed: 17.01.2025.
11. Sheehy CK, Bensinger ES, Romeo A, et al. Fixational microsaccades: A quantitative and objective measure of disability in multiple sclerosis. Multiple Sclerosis Journal. 2020;26(3):343-53. DOI:10.1177/1352458519894712
12. Shcheglova LV, Savinova AV, Kamyshanskaya IG, et al. Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v diagnostike ostrykh narushenii mozgovogo krovoobrashcheniia (obzor literatury). Meditsina: teoriya i praktika. 2023;8(4):272-8 (in Russian).
13. Neri E, Aghakhanyan G, Zerunian M, et al. Explainable AI in radiology: a white paper of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology. Radiologia Medica. 2023;128(6):755-64. DOI:10.1007/s11547-023-01634-5
14. Kazakova VA, Tyulyakova SA, Shivilov EV, et al. Legal Basis for the Use of Artificial Intelligence Technologies in Radiation Diagnostics. Radiology – Practice. 2023;(2):63-77 (in Russian).
15. [On the development of artificial intelligence in the Russian Federation. Decree of the President of the Russian Federation of 10.10.2019 No. 490 as amended on 15.02.2024. Available at: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 Accessed: 19.09.2024 (in Russian).
16. Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics (Basel). 2023;13(17):2760. DOI:10.3390/diagnostics13172760
2. Subrahmanya SVG, Shetty DK, Patil V, et al. The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects. Ir J Med Sci. 2022;191(4):1473-83. DOI:10.1007/s11845-021-02730-z
3. Dipietro L, Gonzalez-Mego P, Ramos-Estebanez C, et al. The evolution of Big Data in neuroscience and neurology. J Big Data. 2023;10(1). DOI:10.1186/s40537-023-00751-2
4. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И., и др. Применение систем искусственного интеллекта в нейрорадиологии острого ишемического инсульта. Лучевая диагностика и терапия. 2021;12(2):30-5 [Andropova РL, Gavrilov PV, Savintseva ZhI, et al. Аpplication of artificial intelligence systems in neuroradiology of acute ischemic stroke. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2021;12(2):30-5 (in Russian)].
5. Петухова Н.В., Фархадов М.П., Замерград М.В., Грачев С.П. Цифровые технологии в диагностике и лечении неврологических заболеваний. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(4):104-10 [Petukhova NV, Farkhadov MP, Zamegrad MV, Grachev SP. Digital technologies in the diagnosis and treatment of neurological diseases. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(4):104-10 (in Russian)].
6. Десять ведущих причин смерти в мире. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death. Accessed: 17.07.2024.
7. Dewan MC, Rattani A, Gupta S, et al. Estimating the global incidence of traumatic brain injury. J Neurosurg. 2019;130(4):1080-97. DOI:10.3171/2017.10.JNS17352
8. Hampel H, Elhage A, Cho M, et al. Amyloid-related imaging abnormalities (ARIA): radiological, biological and clinical characteristics. Brain. 2023;146(11):4414-24. DOI:10.1093/brain/awad188
9. Sima DM, Phan TV, Van Eyndhoven S, et al. Artificial Intelligence Assistive Software Tool for Automated Detection and Quantification of Amyloid-Related Imaging Abnormalities. JAMA Netw Open. 2024;7(2):e2355800. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.55800
10. Еpilepsy. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy. Accessed: 17.01.2025.
11. Sheehy CK, Bensinger ES, Romeo A, et al. Fixational microsaccades: A quantitative and objective measure of disability in multiple sclerosis. Multiple Sclerosis Journal. 2020;26(3):343-53. DOI:10.1177/1352458519894712
12. Щеглова Л.В., Савинова А.В., Камышанская И.Г., и др. Использование искусственного интеллекта в диагностике острых нарушений мозгового кровообращения (обзор литературы). Медицина: теория и практика. 2023;8(4):272-8 [Shcheglova LV, Savinova AV, Kamyshanskaya IG, et al. Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v diagnostike ostrykh narushenii mozgovogo krovoobrashcheniia (obzor literatury). Meditsina: teoriya i praktika. 2023;8(4):272-8 (in Russian)].
13. Neri E, Aghakhanyan G, Zerunian M, et al. Explainable AI in radiology: a white paper of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology. Radiologia Medica. 2023;128(6):755-64. DOI:10.1007/s11547-023-01634-5
14. Казакова В.А., Тюлякова С.А., Шивилов Е.В., и др. Правовые основы применения технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Радиология – практика. 2023;2:63-77 [Kazakova VA, Tyulyakova SA, Shivilov EV, et al. Legal Basis for the Use of Artificial Intelligence Technologies in Radiation Diagnostics. Radiology – Practice. 2023;(2):63-77 (in Russian)].
15. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации. Указ Президента РФ от 10.10.2019 №490, ред. от 15.02.2024. Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731. Ссылка активна на 19.09.2024 [On the development of artificial intelligence in the Russian Federation. Decree of the President of the Russian Federation of 10.10.2019 No. 490 as amended on 15.02.2024. Available at: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 Accessed: 19.09.2024 (in Russian)].
16. Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics (Basel). 2023;13(17):2760. DOI:10.3390/diagnostics13172760
________________________________________________
2. Subrahmanya SVG, Shetty DK, Patil V, et al. The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects. Ir J Med Sci. 2022;191(4):1473-83. DOI:10.1007/s11845-021-02730-z
3. Dipietro L, Gonzalez-Mego P, Ramos-Estebanez C, et al. The evolution of Big Data in neuroscience and neurology. J Big Data. 2023;10(1). DOI:10.1186/s40537-023-00751-2
4. Andropova РL, Gavrilov PV, Savintseva ZhI, et al. Аpplication of artificial intelligence systems in neuroradiology of acute ischemic stroke. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2021;12(2):30-5 (in Russian).
5. Petukhova NV, Farkhadov MP, Zamegrad MV, Grachev SP. Digital technologies in the diagnosis and treatment of neurological diseases. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(4):104-10 (in Russian).
6. Десять ведущих причин смерти в мире. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death. Accessed: 17.07.2024.
7. Dewan MC, Rattani A, Gupta S, et al. Estimating the global incidence of traumatic brain injury. J Neurosurg. 2019;130(4):1080-97. DOI:10.3171/2017.10.JNS17352
8. Hampel H, Elhage A, Cho M, et al. Amyloid-related imaging abnormalities (ARIA): radiological, biological and clinical characteristics. Brain. 2023;146(11):4414-24. DOI:10.1093/brain/awad188
9. Sima DM, Phan TV, Van Eyndhoven S, et al. Artificial Intelligence Assistive Software Tool for Automated Detection and Quantification of Amyloid-Related Imaging Abnormalities. JAMA Netw Open. 2024;7(2):e2355800. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.55800
10. Еpilepsy. Available at: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy. Accessed: 17.01.2025.
11. Sheehy CK, Bensinger ES, Romeo A, et al. Fixational microsaccades: A quantitative and objective measure of disability in multiple sclerosis. Multiple Sclerosis Journal. 2020;26(3):343-53. DOI:10.1177/1352458519894712
12. Shcheglova LV, Savinova AV, Kamyshanskaya IG, et al. Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v diagnostike ostrykh narushenii mozgovogo krovoobrashcheniia (obzor literatury). Meditsina: teoriya i praktika. 2023;8(4):272-8 (in Russian).
13. Neri E, Aghakhanyan G, Zerunian M, et al. Explainable AI in radiology: a white paper of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology. Radiologia Medica. 2023;128(6):755-64. DOI:10.1007/s11547-023-01634-5
14. Kazakova VA, Tyulyakova SA, Shivilov EV, et al. Legal Basis for the Use of Artificial Intelligence Technologies in Radiation Diagnostics. Radiology – Practice. 2023;(2):63-77 (in Russian).
15. [On the development of artificial intelligence in the Russian Federation. Decree of the President of the Russian Federation of 10.10.2019 No. 490 as amended on 15.02.2024. Available at: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 Accessed: 19.09.2024 (in Russian).
16. Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics (Basel). 2023;13(17):2760. DOI:10.3390/diagnostics13172760
Авторы
А.А. Резванова, Н.А. Ковальчук*
ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия
*kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Moscow, Russia
*kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия
*kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
________________________________________________
Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Moscow, Russia
*kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
Цель портала OmniDoctor – предоставление профессиональной информации врачам, провизорам и фармацевтам.