脳疾患のための人工知能：系統的レビュー

人工知能（AI）は、複雑な医療データを分析し、データセット内の意味のある関係を抽出するために有効に使用されるコンピュータサイエンスの主要な分野です。特に、脳ケアの分野では、いくつかの革新的なアプローチが顕著な成果を上げ、診断、計画、治療結果の予測に新たな視点を提供しています。本研究では、脳ケアの分野で使用されるさまざまな人工知能技術の概要と重要な臨床応用のレビューを示します。「人工知能」と「脳」を主なキーワードとして、Pubmed、Scopus、Web of Scienceなどの主要なデータベースで系統的かつ注意深い文献検索を行いました。主要な記事からのクロスリファレンスにより、さらに参照文献を統合しました。2696件の中から155件の研究が特定され、実際に異なる目的（診断、外科治療、術中支援、術後評価）に対してAIアルゴリズムを使用しました。人工ニューラルネットワークは、最も広く使用されている分析ツールの中で顕著な地位を占めています。サポートベクターマシンやランダムフォレストなどの古典的な機械学習アプローチも広く使用されています。特定の問題を解決するためにタスク特異的アルゴリズムが設計されています。脳画像は、最も使用されるデータタイプの一つです。AIは神経科学アプリケーションにおける臨床医の意思決定能力を向上させる可能性があります。しかし、脳におけるAIのより良い実用的利用のためには、主要な問題にまだ対処する必要があります。そのためには、包括的なデータを収集し、説明可能なAIアルゴリズムを構築することが重要です。