人工智能 (AI) 与神经病学实践的结合标志着重大的范式转变，改变了医疗保健服务的格局。通过其在临床决策支持中的作用，AI 使神经科医生能够以前所未有的精度和效率应对诊断和治疗神经系统疾病的复杂性。利用 AI 技术，临床医生可以无缝增强传统的诊断方法，从而提高他们从影像扫描中识别中风等疾病的能力，辨别视乳头水肿和糖尿病视网膜病变等疾病的细微指标，并通过 EEG 解释预测昏迷预后等结果。这种整合减少了诊断的不确定性，使神经科医生能够制定个性化的治疗策略，最终带来更好的患者治疗效果和更高的护理质量。
此外，将人工智能融入神经病学实践不仅仅是增强功能，还为医疗实践的创新和进步开辟了新途径。除了补充传统的临床方法外，人工智能还促进了常规任务的自动化，简化了工作流程，并优化了神经病学专家职责的整体效率。通过释放宝贵的时间和资源，人工智能使临床医生能够优先考虑患者护理，促进以客户为中心的医疗服务方式。随着人工智能技术的不断发展，神经病学专家配备了先进的工具和洞察力，可以有效地应对复杂的临床情况，最终重塑医疗实践的未来，开启神经病学精准医疗的新时代。
人工智能的进步正在改变神经病学实践
- 筛查和诊断： 人工智能算法能够以惊人的准确度分析患者数据和影像学研究。例如，基于人工智能的工具在通过 CT 扫描检测出血性中风方面已显示出高达 95% 的准确率，有助于早期发现和及时干预，从而降低死亡率和长期残疾率
- 治疗： AI 通过分析大量数据集帮助制定个性化治疗计划。研究表明，AI 驱动的治疗策略可使患者治疗效果提高 30%，因为它们可以更精确地预测患者对各种疗法的反应，最大限度地减少反复试验并优化治疗效果
- 研究与开发： 人工智能通过分析大量数据集来加速药物发现过程。据报道，人工智能可以将药物开发时间缩短高达 50%，因为它能够识别潜在的药物靶点并预测治疗效果，从而加快将研究成果转化为临床应用
- 训练： 人工智能通过交互式模拟和虚拟现实体验增强医学教育。研究表明，接触人工智能驱动的教育工具的医学实习生在技能获取和保留方面可提高高达 40%。人工智能提供的实时反馈机制也有助于发现学习差距并促进持续改进
- 手术规划和康复： AI 通过分析患者数据来协助手术规划，从而实现更精确的手术。研究表明，AI 辅助手术可减少高达 60% 的并发症并缩短住院时间。此外，AI 根据患者数据制定的个性化康复计划可使恢复时间缩短高达 25%，并改善功能效果
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人工智能技术与神经系统疾病诊疗实践的融合
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神经系统疾病
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使用的人工智能技术
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诊断过程
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治疗
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帕金森病
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深部脑刺激 (DBS)
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人工智能算法分析患者数据以优化电极放置，实现精确刺激。
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DBS 将电脉冲传送至大脑的目标区域，缓解运动症状。
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多动症
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神经反馈疗法
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基于人工智能的算法评估脑电图数据，为个别患者定制神经反馈方案。
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神经反馈疗法训练患者调节大脑活动，提高注意力和专注力。
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ALS（肌萎缩侧索硬化症）
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脑机接口 (BCI)
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BCI 解释脑信号来控制外部设备，实现通信和移动。
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脑机接口 (BCI) 使患者能够通过使用外部设备将他们的想法转化为动作来交流和执行任务。
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PTSD（创伤后应激障碍）
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虚拟现实（VR）治疗
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人工智能虚拟现实系统模拟治疗环境，让患者接触可控的压力源。
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VR 疗法提供基于暴露的治疗，让患者在安全的环境中面对和处理创伤经历。
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癫痫
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预测分析
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人工智能模型分析脑电图和其他患者数据，以预测癫痫发作的可能性并识别潜在的诱因。
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预测分析有助于个性化治疗计划并实施预防措施，例如调整药物剂量或改变生活方式。
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中风
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神经影像学与精准医学
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人工智能算法分析神经影像数据以识别病变特征并预测恢复结果。
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精准医疗根据个体患者的状况制定康复策略，优化康复和功能结果。
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机器学习彻底改变癫痫诊断：从脑电图洞察到个性化治疗
根据 NCBI 的研究，机器学习的最新进展对癫痫的诊断程序产生了重大影响，为更有效、更准确地对癫痫发作类型和癫痫亚型进行分类提供了有希望的途径。传统上，临床医生依靠查看各种数据源（包括症状、神经影像和脑电图记录）来诊断癫痫类型，这个过程通常很费力，而且容易产生主观性。然而，最近的研究展示了基于标准化协议的自动化模型简化这一过程的潜力。利用支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (k-NN) 等机器学习算法和卷积神经网络 (CNN) 等深度学习技术，研究人员在对癫痫发作类型进行分类方面取得了显著成功。例如，刘等人开发了一种混合双线性模型，该模型结合了 CNN 和循环神经网络 (RNN)，从头皮脑电图记录中提取空间和时间特征。他们的模型在包含 8 种和 4 种癫痫类别的数据集中分别获得了令人印象深刻的 97.4% 和 97.2% 的 F1 分数，证明了其在根据 EEG 数据准确对癫痫类型进行分类方面的有效性。
此外，一些研究还探索了基于文本的数据（例如患者症状），以训练用于癫痫分类的计算模型。Kassahun 等人提出了基于患者发作症状对两种癫痫类型（颞叶癫痫和颞叶外癫痫）进行分类的模型。采用基于本体和基于遗传学的算法，他们的模型实现了 77.8% 的准确率。这些基于机器学习的分类系统提供了一种确定疾病特征的标准化方法，并有可能根据积累的临床证据提供个性化的治疗建议。通过诊断过程的自动化和大量数据集的利用，这些模型为临床医生提供了宝贵的支持，以增强癫痫管理策略。这种能力有助于做出更明智的决策，并有可能提高患者的治疗效果并减轻与手动分析相关的工作量。
引领潮流：荷兰和美国通过人工智能推动神经病学发展
在美国，人工智能与神经病学实践的结合得益于该国先进的医疗体系和不懈的技术创新。美国医疗支出占国内生产总值的 17% 以上，因此已为医学研究和开发投入大量资源。梅奥诊所、约翰霍普金斯大学和麻省总医院等知名机构已率先在神经病学等各个医学专业中采用人工智能。特别是在超急性中风管理方面，人工智能算法在快速分析医学影像方面发挥了重要作用，从而加快了诊断和治疗决策。这种结合反映了该国致力于利用尖端技术来加强患者护理和治疗效果。
同样，荷兰已成为利用人工智能进行神经科学实践的值得关注的国家，展示了其完善的医疗保健系统和有利于创新的环境。尽管荷兰的国土面积比美国小，但它拥有全民医疗保险，并注重医疗质量。总部位于阿姆斯特丹的 Aidence 等荷兰公司率先推出了人工智能驱动的医疗诊断解决方案，尤其是在检测肺癌等疾病方面。这些初创公司体现了该国致力于利用人工智能改善医疗服务和患者治疗效果的决心。此外，荷兰一直在投资研发，为医疗保健领域的人工智能驱动创新培育一个充满活力的生态系统。这一承诺凸显了该国在神经科学实践技术进步方面的领先地位。
美国和荷兰在将人工智能融入神经病学方面取得了快速进展，在医疗基础设施、技术实力和创新生态系统方面具有独特的优势。通过学术界、产业界和医疗服务提供者之间的合作，这些国家继续利用人工智能的潜力来彻底改变神经病学护理，最终使全世界的患者受益。
结论
人工智能 (AI) 融入神经病学实践标志着医疗保健服务发展的关键时刻。这项变革性技术有望为患有神经系统疾病的患者提供无与伦比的精准度、效率和定制护理。随着人工智能继续重新定义神经病学的诊断方案、治疗方式和医学教育，它强调了利益相关者之间合作参与的必要性，以最大限度地发挥其对全球患者治疗结果的潜在影响。
成功将人工智能融入神经病学实践取决于对道德标准、数据隐私保护和公平获取尖端创新的坚定承诺。培养创新、协作和负责任的人工智能部署文化对于充分利用人工智能的变革力量并有效管理相关风险至关重要。人工智能在神经病学实践中的持续进步有可能改变患者护理，促进科学创新，并提供先进的精准医疗，从而增强医疗专业人员的能力，改善患者的治疗效果，并深刻影响全世界的生活。
