Точная нейропсихология в эпоху искусственного интеллекта

Precision neuropsychology in the area of AI
Astri J. Lundervold
2025-05-14

оценка на основе ИИалгоритмическая предвзятостьмашинное обучениеперсонализированное лечениепрецизионная нейропсихология
В этой обзорно-концептуальной статье вводится термин «точная нейропсихология» для обозначения подхода, интегрирующего инструменты оценки на основе искусственного интеллекта (ИИ) с традиционными нейропсихологическими моделями; ожидается, что такая интеграция станет важнейшей частью будущей клинической практики. В статье рассматривается технологическая эволюция — от базового компьютеризированного тестирования до сложных приложений машинного обучения, которые могут позволить клиницистам более точно выявлять подтипы нейропсихологических нарушений. К основным возможностям относятся расширенное распознавание закономерностей при проведении традиционных оценок, например цифрового теста рисования часов; непрерывный мониторинг колебаний симптомов, например при синдроме дефицита внимания; а также персонализированные процедуры оценки и лечения с учетом индивидуальных потребностей, например при расстройствах обучения. В статье также рассматриваются критические проблемы внедрения: этические аспекты, включая алгоритмическую предвзятость и конфиденциальность данных; необходимость сбалансировать количественный анализ с помощью ИИ и качественную клиническую экспертизу, чтобы избежать редукционизма; а также развитие новых компетенций нейропсихологов для эффективной интеграции ИИ в их исследовательскую и клиническую деятельность. Благодаря разработке практических рекомендаций по внедрению при сохранении целостного подхода к лечению пациентов точная нейропсихология обладает значительным потенциалом для повышения как диагностической точности, так и эффективности лечения в нейропсихологической практике.
1
ИИ может обеспечивать непрерывный мониторинг колебаний симптомов и персонализировать процедуры оценки и лечения с учётом индивидуальных потребностей пациента.
2
Переход от компьютеризированного тестирования к машинному обучению может улучшить выявление подтипов нейропсихологических состояний за счёт более точного распознавания паттернов.
3
Внедрение требует решения проблем алгоритмической предвзятости, конфиденциальности данных и риска сведения клинической помощи к количественной аналитике.
4
Нейропсихологам потребуются новые компетенции для интеграции ИИ при сохранении качественной клинической экспертизы и целостного ухода за пациентом; этот подход может повысить точность диагностики и эффективность лечения.
5
В статье введено понятие «прецизионной нейропсихологии», объединяющей инструменты оценки на основе ИИ с традиционными нейропсихологическими подходами для будущей клинической практики.

Нейропсихологическая оценка и клиническая практика, интегрированные с ИИ

Прецизионная оценка и лечение нейропсихологических состояний, включая выявление подтипов, мониторинг симптомов, персонализацию, диагностическую точность и эффективность лечения

Publication Details
Publication Date
2025-05-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
11
Access Type
Author Information
Authors
Astri J. Lundervold
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%