NEUROLOGIE PRO PRAXI / Neurol. praxi. 2025;26(2):154-162 / www.neurologiepropraxi.cz 158 PŘEHLEDOVÉ ČLÁNKY Potenciál využití umělé inteligence v diagnostice a léčbě neurologických onemocnění 14. European Parliament. EU AI Act: first regulation on artificial intelligence. 2024. Available from: https://www.europarl. europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act- -first-regulation-on-artificial-intelligence. 15. Frizzell TO, Glashutter M, Liu CC, et al. Artificial intelligence in brain MRI analysis of Alzheimer's disease over the past 12 years: a systematic review. Ageing Res Rev. 2022;77:101614. 16. Guberina N, Dietrich U, Radbruch A, et al. Detection of early infarction signs with machine learning-based diagnosis by means of the Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) in the clinical routine. Neuroradiology. 2018;60(9):889-901. 17. Hu P, Yan T, Xiao B, et al. Deep learning-assisted detection and segmentation of intracranial hemorrhage in noncontrast computed tomography scans of acute stroke patients: a systematic review and meta-analysis. Int J Surg. 2024;110(6):3839-3847. 18. Chien WT, Chong YY, Tse MK, et al. Robot-assisted therapy for upper-limb rehabilitation in subacute stroke patients: A systematic review and meta-analysis. Brain Behav. 2020;10(8):e01742. 19. Idrisoglu A, Dallora AL, Anderberg P, Berglund JS. Applied Machine Learning Techniques to Diagnose Voice-Affecting Conditions and Disorders: Systematic Literature Review. J Med Internet Res. 2023;25:e46105. 20. Jekel L, Brim WR, von Reppert M, et al. Machine Learning Applications for Differentiation of Glioma from Brain Metastasis – A Systematic Review. Cancers (Basel). 2022;14(6):1369. 21. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2: e000101. 22. Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. 2020;92(4):807-812. 23. Luo J, Pan M, Mo K, Mao Y, Zou D. Emerging role of artificial intelligence in diagnosis, classification and clinical management of glioma. Semin Cancer Biol. 2023;91:110-123. 24. Mehrholz J, Thomas S, Kugler J, Pohl M, Elsner B. Electromechanical-assisted training for walking after stroke. Cochrane Database Syst Rev. 2020;10(10):CD006185. 25. Ministerstvo průmyslu a obchodu. Národní strategie umělé inteligence v České republice. 2019. https://vlada.gov.cz/ assets/evropske-zalezitosti/umela-inteligence/NAIS_kveten_2019.pdf. 26. Murff HJ, FitzHenry F, Matheny ME, et al. Automated identification of postoperative complications within an electronic medical record using natural language processing. JAMA. 2011;306:848-55. 27. Murray NM, Unberath M, Hager GD, Hui FK. Artificial intelligence to diagnose ischemic stroke and identify large vessel occlusions: a systematic review. J Neurointerv Surg. 2020;12(2):156-164. 28. Nabizadeh F, Masrouri S, Ramezannezhad E, et al. Artificial intelligence in the diagnosis of multiple sclerosis: a systematic review. Mult Scler Relat Disord. 2022;59:103673. 29. Nafea MS, Ismail ZH. Supervised Machine Learning and Deep Learning Techniques for Epileptic Seizure Recognition Using EEG Signals – A Systematic Literature Review. Bioengineering (Basel). 2022;9(12):781. 30. Nafees Ahmed S, Prakasam P. A systematic review on intracranial aneurysm and hemorrhage detection using machine learning and deep learning techniques. Prog Biophys Mol Biol. 2023;183:1-16. 31. Sharma S, Ramesh Y. Chat GPT – A technological remedy or challenge for education system. Global Journal of Enterprise Information System. 2022;14(4):46-51. 32. Yim D, Khuntia J, Parameswaran V, Meyers A. Preliminary Evidence of the Use of Generative AI in Health Care Clinical Services: Systematic Narrative Review. JMIR Med Inform. 2024;12:e52073. 33. Zu W, Huang X, Xu T, et al. Machine learning in predicting outcomes for stroke patients following rehabilitation treatment: A systematic review. PLoS One. 2023;18(6):e0287308. Artificial Intelligence in Neurology: A Comprehensive Review Vytvořeno generativní umělou inteligencí OpenAI Chat GPT 4.o Prompt: Create a scientific paper about Artificial Intelligence in Neurology. The article should contain about 4000 words. Use references to literature as in scientific publications. For each sentence, mention the source. Add key words. Údaje v textu nejsou ověřeny a proto nejsou určeny pro medicínské účely. Umělá inteligence v neurologii: Komplexní přehled Vytvořeno generativní umělou inteligencí OpenAI Chat GPT 4.o a přeloženo pomocí DeepL Údaje v textu nejsou ověřeny, a proto nejsou určeny pro lékařské účely. Artificial Intelligence (AI) has rapidly advanced in recent years, finding applications across numerous medical specialties, including neurology. This review examines the current and potential roles of AI in neurology, focusing on diagnostic processes, treatment planning, and patient outcomes. We discuss various AI technologies, including machine learning (ML), deep learning (DL), and natural language processing (NLP), highlighting their contributions to the field. The paper also explores ethical considerations and future directions for AI in neurology. Key words: artificial intelligence, neurology, machine learning, neural networks, diagnosis, treatment, ethics. Umělá inteligence (AI) v posledních letech rychle pokročila a našla uplatnění v mnoha lékařských oborech, včetně neurologie. Tento přehled se zabývá současnou a potenciální úlohou umělé inteligence v neurologii se zaměřením na diagnostické procesy, plánování léčby a výsledky léčby pacientů. Pojednáváme o různých technologiích AI, včetně strojového učení (ML), hlubokého učení (DL) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), a zdůrazňujeme jejich přínos pro tento obor. Článek se rovněž zabývá etickými aspekty a budoucím směřováním AI v neurologii. Klíčová slova: umělá inteligence, neurologie, strojové učení, neuronové sítě, diagnostika, léčba, rozhraní mozkového počítače, etika.
RkJQdWJsaXNoZXIy NDA4Mjc=