Искусственный интеллект и обработка естественного языка в современной клинической нейропсихологии: нарративный обзор

ЦЕЛИ: Достижения в области обработки естественного языка (NLP) позволяют расширить традиционную нейропсихологическую оценку, преобразуя речь и текст в объективные цифровые биомаркеры. В настоящем нарративном обзоре обобщаются исследования NLP, оценивается его дополнительная диагностическая ценность при нейродегенеративных, неврологических, нейроразвитийных и психиатрических расстройствах, а также формулируются рекомендации по внедрению этой технологии в клиническую нейропсихологию. МЕТОДЫ: В результате поискового обзора в базах данных PubMed, Embase, PsycINFO, Scopus и Web of Science были выявлены 56 эмпирических исследований применения NLP в нейропсихологических контекстах. Статьи подвергались критической оценке с учетом источника данных, лингвистических признаков, подхода к моделированию, стратегии валидации и клинической полезности. РЕЗУЛЬТАТЫ: При различных нейропсихологических синдромах NLP надежно извлекает лексические, синтаксические и акустические маркеры; объединенные оценки площади под ROC-кривой превышают 0,85. Во многих случаях технология превосходит традиционные тесты, требуя лишь коротких образцов речи или уже имеющегося текста из электронных медицинских карт. Языковые модели на основе трансформеров дополнительно обеспечивают поддержку документирования в реальном времени, лонгитюдное наблюдение и персонализированную обратную связь. Тем не менее небольшие однородные обучающие выборки, ограниченная внешняя калибровка и непрозрачные механизмы принятия решений ставят под угрозу обобщаемость результатов и доверие клиницистов. Поэтому при внедрении NLP необходимо учитывать алгоритмическую предвзятость, культурно-языковую репрезентативность, этические стандарты защиты конфиденциальности и объяснимость. ВЫВОДЫ: Для реализации потенциала NLP нейропсихологам необходимо развивать базовую грамотность в области компьютерной лингвистики, соблюдать требования к прозрачному представлению результатов, внедрять конвейеры обработки данных с сохранением конфиденциальности и совместно разрабатывать объяснимые информационные панели, которые помещают выводы машинных моделей в контекст целостных клинических формулировок. Приоритетными направлениями являются масштабные демографически сбалансированные консорциумы и мультимодальное объединение данных нейровизуализации и носимых устройств. При надлежащем внедрении NLP может сделать оценку более объективной, эффективной и справедливой, превратив язык в...