www.neurologiepropraxi.cz / Neurol. praxi. 2025;26(2):154-162 / NEUROLOGIE PRO PRAXI 161 PŘEHLEDOVÉ ČLÁNKY Umělá inteligence v neurologii: Komplexní přehled and regulatory frameworks can help navigate these challenges, promoting the safe and effective use of AI in neurology (Amann et al., 2020). Etické aspekty Předpojatost a spravedlnost Systémy umělé inteligence mohou neúmyslně udržovat předsudky přítomné v tréninkových datech, což vede k nespravedlivým výsledkům pro určité skupiny pacientů (Char et al., 2018). Zajištění spravedlnosti a rovnosti ve zdravotnictví založeném na AI vyžaduje pečlivé zvážení zdrojů tréninkových dat a transparentnosti algoritmů. Strategie pro zmírnění zkreslení zahrnují různorodé a reprezentativní soubory tréninkových dat a průběžné monitorování výkonnosti systému AI (Obermeyer et al., 2019). Ochrana soukromí a zabezpečení dat Využití AI v neurologii zahrnuje nakládání s obrovským množstvím citlivých údajů o pacientech. Ochrana soukromí pacientů a zajištění bezpečnosti dat jsou prvořadým problémem (Parikh et al., 2019). Zavedení spolehlivého šifrování dat, bezpečných řešení pro ukládání dat a přísné kontroly přístupu jsou nezbytné pro zachování důvěry pacientů a dodržování regulačních norem, jako je General Data Protection Regulation (GDPR) a Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) (Duch-Brown et al., 2017). Odpovědnost a klinické rozhodování Integrace umělé inteligence do klinického rozhodování vyvolává otázky týkající se odpovědnosti. Je nezbytné vymezit role systémů AI a lidských klinických pracovníků v péči o pacienty, aby bylo zajištěno, že konečná odpovědnost zůstane na zdravotnických pracovnících (Topol, 2019). Zavedení jasných pokynů a regulačních rámců může pomoci tyto výzvy zvládnout a podpořit bezpečné a účinné využívání AI v neurologii (Amann et al., 2020). Future Directions Advances in AI Algorithms Continued advancements in AI algorithms will further enhance their capabilities in neurology. The development of more sophisticated models, such as reinforcement learning and generative adversarial networks (GANs), holds promise for improving diagnostic accuracy and treatment efficacy (Silver et al., 2016). Ongoing research into explainable AI aims to make these models more transparent and interpretable, fostering greater clinician trust and adoption (Samek et al., 2017). Integration with Emerging Technologies AI's integration with other emerging technologies, such as wearable devices, Internet of Things (IoT), and blockchain, will expand its applications in neurology. Wearable devices equipped with AI can provide continuous, real-time monitoring of neurological patients, while blockchain can enhance data security and interoperability (Zhang et al., 2018). These synergistic technologies will drive innovations in patient care and clinical research. AI in Neurorehabilitation AI-driven neurorehabilitation programs are showing promise in improving outcomes for patients with neurological injuries and disorders. Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) platforms, combined with AI, offer immersive rehabilitation experiences tailored to individual patient needs (Levin et al., 2015). These technologies can accelerate recovery and improve the quality of life for patients with conditions such as stroke and traumatic brain injury. Budoucí směry Pokroky v algoritmech umělé inteligence Pokračující pokrok v algoritmech umělé inteligence bude dále rozšiřovat jejich možnosti v neurologii. Vývoj sofistikovanějších modelů, jako je posilovací učení a generativní adverzní sítě (GAN), je příslibem pro zlepšení diagnostické přesnosti a účinnosti léčby (Silver et al., 2016). Probíhající výzkum vysvětlitelné umělé inteligence má za cíl učinit tyto modely transparentnějšími a interpretovatelnějšími, což podpoří větší důvěru lékařů a jejich přijetí (Samek et al., 2017). Integrace s novými technologiemi Integrace AI s dalšími nově vznikajícími technologiemi, jako jsou nositelná zařízení, Internet of Things (internet věcí; IoT) a blockchain, rozšíří její využití v neurologii. Nositelná zařízení vybavená AI mohou zajistit nepřetržité monitorování neurologických pacientů v reálném čase, zatímco blockchain může zvýšit bezpečnost a interoperabilitu dat (Zhang et al., 2018). Tyto synergické technologie budou hnacím motorem inovací v péči o pacienty a klinickém výzkumu. AI v neurorehabilitaci Programy neurorehabilitace řízené umělou inteligencí se ukazují jako slibné při zlepšování výsledků u pacientů s neurologickými poraněními a poruchami. Platformy virtuální reality (VR) a rozšířené reality (AR) v kombinaci s AI nabízejí pohlcující rehabilitační zážitky přizpůsobené individuálním potřebám pacienta (Levin et al., 2015). Tyto technologie mohou urychlit zotavení a zlepšit kvalitu života pacientů s onemocněními, jako je mrtvice a traumatické poranění mozku. Conclusion AI is poised to transform neurology by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and improving patient outcomes. While significant advancements have been made, challenges such as bias, privacy, and accountability must be addressed to fully realize AI's potential in this field. Continued research, interdisciplinary collaboration, and robust regulatory frameworks will be crucial in shaping the future of AI in neurology, ultimately benefiting patients and healthcare systems worldwide.
RkJQdWJsaXNoZXIy NDA4Mjc=