人工智能驱动EEG分析神经和眼运动障碍的进展:系统性审查

科学领域:

• 神经科学和生物医学工程
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 脑电图 (EEG) 是研究大脑活动的关键非侵入性工具.
• 神经和眼运动障碍需要先进的诊断和监测方法.
• 人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),为复杂的生物数据提供了新的分析能力.

研究的目的:

• 系统地审查AI (ML/DL) 的最新进展,应用于神经和眼运动疾病的EEG分析.
• 综合人工智能驱动EEG分析的趋势,方法和挑战.
• 确定这些技术临床转换的未来方向.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统的文献审查.
• 在主要的科学数据库中搜索过去十年发表的研究.
• 包括15项同行评审的研究,重点关注相关疾病中EEG分析的AI技术.

主要成果:

• 不同的人工智能模型,从传统的ML到先进的DL,正在应用于EEG数据.
• 研究表明,人工智能在使用EEG诊断,分类和监测神经和眼运动疾病方面具有潜力.
• 常见的挑战包括样本规模小,数据异质性和外部验证不足.

结论:

• 人工智能增强的EEG分析显示,在神经和眼运动疾病中,临床决策支持具有显著的潜力.
• 标准化的方法,更大的多中心数据集和强大的验证对于临床实施至关重要.
• 需要进一步的研究来弥合人工智能驱动的EEG分析和可靠的临床应用之间的差距.