NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan ve Amaçlar: İnme, omurilik yaralanması (SCI) ve Parkinson hastalığı (PD) gibi nörolojik bozukluklar, doğru tanı ve uzun süreli nörorehabilitasyon gerektiren küresel sağlığı önemli ölçüde etkiler. Makine öğrenimi (ML) gibi yapay zeka (AI), erken tanıyı geliştirebilir, tedaviyi kişiselleştirebilir ve tahmini analitik, robotik sistemler ve beyin-bilgisayar arayüzleri aracılığıyla rehabilitasyonu optimize edebilir, hastalar için sonuçları iyileştirebilir. Bu sistematik inceleme, AI ve ML sistemlerinin nörolojik bozukluklar arasında nörorehabilitasyonda tanı ve tedaviyi nasıl etkilediğini inceler. Gereç ve Yöntemler: Çalışmalar, PubMed, Web of Science ve Scopus veritabanlarının 2014 ile 2024 yılları arasında bir arama süresi aralığına sahip çevrimiçi bir aramasından tanımlandı. Bu inceleme Open OSF (n) EH9PT'ye kaydedildi. Sonuçlar: Yapay zeka ve ML'deki son gelişmeler, motor rehabilitasyonunda devrim yaratıyor ve inme, SCI ve PD gibi durumlar için tanı koyuyor, kişiselleştirilmiş bakım ve daha iyi sonuçlar için yeni fırsatlar sunuyor. Bu teknolojiler klinik değerlendirmeleri, terapi kişiselleştirmesini ve uzaktan izlemeyi geliştirir, daha kesin müdahaleler ve daha iyi uzun vadeli yönetim sağlar. Sonuç: Yapay zeka nörorehabilitasyonda devrim yaratıyor, nörolojik bozukluklarda iyileşmeyi artıran kişiselleştirilmiş, veri odaklı tedaviler sunuyor. Gelecekteki çabalar, büyük ölçekli doğrulama, etik hususlar ve gelişmiş, ev tabanlı bakıma erişimi genişletmeye odaklanmalıdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background and Objectives: Neurological disorders like stroke, spinal cord injury (SCI), and Parkinson's disease (PD) significantly affect global health, requiring accurate diagnosis and long-term neurorehabilitation. Artificial intelligence (AI), such as machine learning (ML), may enhance early diagnosis, personalize treatment, and optimize rehabilitation through predictive analytics, robotic systems, and brain-computer interfaces, improving outcomes for patients. This systematic review examines how AI and ML systems influence diagnosis and treatment in neurorehabilitation among neurological disorders. Materials and Methods: Studies were identified from an online search of PubMed, Web of Science, and Scopus databases with a search time range from 2014 to 2024. This review has been registered on Open OSF (n) EH9PT. Results: Recent advancements in AI and ML are revolutionizing motor rehabilitation and diagnosis for conditions like stroke, SCI, and PD, offering new opportunities for personalized care and improved outcomes. These technologies enhance clinical assessments, therapy personalization, and remote monitoring, providing more precise interventions and better long-term management. Conclusions: AI is revolutionizing neurorehabilitation, offering personalized, data-driven treatments that enhance recovery in neurological disorders. Future efforts should focus on large-scale validation, ethical considerations, and expanding access to advanced, home-based care.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.