Когниция цифрового двойника: интеграция биомаркеров искусственного интеллекта в биомиметической нейропсихологии

(1) Актуальность: Конвергенция технологии цифровых двойников, искусственного интеллекта и мультимодальных биомаркеров знаменует наступление трансформационной эпохи в нейропсихологической оценке и вмешательстве. Когниция цифрового двойника представляет собой новую парадигму, создающую динамические персонализированные виртуальные модели индивидуальных когнитивных систем и обеспечивающую непрерывный мониторинг, прогностическое моделирование и прецизионные вмешательства. В этом систематическом обзоре всесторонне исследуется интеграция биомаркеров на основе искусственного интеллекта в биомиметические нейропсихологические рамки для развития персонализированного когнитивного здоровья. (2) Методы: В соответствии с руководством PRISMA 2020 был проведён систематический поиск в шести основных базах данных, охватывающих медицинские науки, нейронауку и компьютерные науки, по публикациям за период с 2014 по 2024 год. В обзоре обобщены данные по пяти исследовательским вопросам, посвящённым интеграции рамок, прогностической точности, клинической трансляции, эффективности алгоритмов и нейропсихологической валидности. (3) Результаты: Анализ показал, что подходы к мультимодальной интеграции, объединяющие данные нейровизуализации, физиологические, поведенческие данные и данные цифрового фенотипирования, значительно превосходили оценки на основе одной модальности. Архитектуры глубокого обучения продемонстрировали превосходные возможности распознавания паттернов, тогда как традиционное машинное обучение сохраняло преимущества с точки зрения интерпретируемости и клинического внедрения. Успешные рамки, особенно применяемые при нейродегенеративных заболеваниях и рассеянном склерозе, обеспечивали более раннее выявление, более персонализированный подбор лечения и улучшение исходов для пациентов. Однако сохраняются значительные проблемы, связанные с интерпретируемостью алгоритмов, обобщаемостью на различные популяции и интеграцией систем здравоохранения. Критический анализ показывает, что заявления о высокой точности (85–95%) преимущественно основаны на небольших однородных когортах с ограниченной внешней валидацией. В реальных условиях разнообразных клинических учреждений эффективность, вероятно, на 10–15% ниже, что подчёркивает необходимость крупных ма...