Искусственный интеллект в неврологии: возможности и перспективы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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.

Об авторах

Анастасия Андреевна Резванова

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0009-0002-7585-2817

студентка

Россия, Москва

Надежда Александровна Ковальчук

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: kovalchuk_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-8437-7205

канд. мед. наук, ассистент каф. нервных болезней и нейрохирургии

Россия, Москва

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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграмма методов ИИ.

Скачать (153KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».