NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Yapay zeka (AI), nörodejeneratif hastalıklardaki araştırmaları hızla dönüştürüyor, ancak klinik çevirisi sınırlı kalıyor. Google Scholar, PubMed, Scopus ve Web of Science'da yapılandırılmış bir literatür araştırması yaptık, 2015 ve Nisan 2026 arasında yayınlanan makine öğrenimi (ML), derin öğrenme (DL) ve nörogörüntüleme, biyobelirteçler ve dijital fenotipleme için multimodal veri entegrasyonu uygulayan tarama çalışmaları yaptık. Analizimiz, AI modellerinin hastalık alt tiplerini ayırt etmek, ilerlemeyi tahmin etmek ve tanı doğruluğunu artırmak için güçlü bir potansiyel gösterdiğini, nörogörüntüleme yorumu, sıvı biyobelirteç analizi ve giyilebilir sensör verilerindeki önemli gelişmelerle ortaya koydu. Parkinson hastalığında (PD), yürüyüş, konuşma ve el yazısı analizi yoluyla dijital fenotipleme hassas izleme sağlarken, Alzheimer hastalığında (AD), görüntüleme ve plazma biyobelirteçlerine uygulanan AI, risk tabakalaşmasını geliştirdi. Bu gelişmelere rağmen, veri kümesi heterojenliği, etiket gürültüsü, dış doğrulama eksikliği ve önyargı, şeffaflık ve hasta güveni ile ilgili etik kaygılar gibi engeller devam etmektedir. AI, PD ve AD'nin bakımında devrim vaat ederken, gerçek dünya benimsenmesinin, güvenlik, özkaynak ve etkinliği sağlamak için AI araçlarını klinik iş akışlarına yerleştiren prospektif çalışmaların yanı sıra, çok merkezli doğrulama, standartlaştırılmış raporlama çerçeveleri, düzenleyici rehberlik ve disiplinlerarası işbirliği gerektirdiği sonucuna varıyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming research in neurodegenerative diseases, yet its clinical translation remains limited. We conducted a structured literature search across Google Scholar, PubMed, Scopus, and Web of Science, screening studies published between 2015 and April 2026 that applied machine learning (ML), deep learning (DL), and multimodal data integration to neuroimaging, biomarkers, and digital phenotyping. Our analysis revealed that AI models demonstrate strong potential for differentiating disease subtypes, predicting progression, and enhancing diagnostic accuracy, with notable advances in neuroimaging interpretation, fluid biomarker analysis, and wearable sensor data. In Parkinson's disease (PD), digital phenotyping through gait, speech, and handwriting analysis has enabled sensitive monitoring, while in Alzheimer's disease (AD), AI applied to imaging and plasma biomarkers has improved risk stratification. Despite these advances, barriers such as dataset heterogeneity, label noise, lack of external validation, and ethical concerns regarding bias, transparency, and patient trust persist. We conclude that while AI holds promise to revolutionize the care of PD and AD, real-world adoption requires multicenter validation, standardized reporting frameworks, regulatory guidance, and interdisciplinary collaboration, alongside prospective trials that embed AI tools into clinical workflows to ensure safety, equity, and effectiveness.
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.