人工智能和机器学习在症神经调节中的作用
Brian Ervin1, Ravindra Arya1,2,3
1Comprehensive Epilepsy Center, Division of Neurology, Cincinnati Children's Hospital Medical Center, Cincinnati, Ohio, U.S.A.
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以改变神经调节疗法. 这些先进的方法通过分析复杂的数据来提供个性化的治疗策略和改善患者的治疗结果,以更好地管理发作.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 人工智能的人工智能
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 耐药性对患者管理构成重大挑战.
- 目前的神经调节疗法需要优化动态网络.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在神经调节中的应用.
- 突出AI/ML如何增强患者特异性分析和治疗策略.
主要方法:
- 专注于机器学习概念,如神经网络 (CNN,RNN) 和支持矢量机器.
- 讨论AI/ML在迷走神经刺激,响应神经刺激和深度大脑刺激中的应用.
- 审查用于神经成像分析,发作检测和预测的AI工具.
主要成果:
- AI/ML利用大型数据集进行个性化的网络分析和优化刺激.
- 应用包括实时发作检测/终止,代孕检测和发作预测.
- 人工智能驱动的神经成像提高了电极放置的准确性,以获得更好的神经调节结果.
结论:
- 人工智能/ML对彻底改变神经调节和改善患者的治疗结果具有重大前景.
- 挑战包括临床翻译,患者间变异性和现实世界的验证.
- 未来的方向包括整合行为信号,人工智能辅助决策工具,并解决道德问题.
