标准化的开源计算资源已经开始释放人工智能（AI）在神经病学中的潜力。在这篇文章中，我们探讨了AI对神经病学的贡献，重点放在诊断和治疗的创新以及未来方向。然而，AI的潜力不仅限于诊断和治疗。它还在数据科学方面提供了解决方案，例如智能文档处理和增强的医患沟通。例如，大型语言模型已经可以生成简洁且富有背景信息的临床记录，有潜力减少医生的职业倦怠。AI还可以简化复杂的医疗信息，促进患者更好的依从性和信任。
采用AI在医疗保健领域仍然进展缓慢，这或许是因为医学传统上优先考虑既定规范和严格的验证等因素。AI融入常规临床使用的进程可能需要数十年的时间，涉及大量的培训、政策调整和文化转变。随着更年轻一代的医生和管理人员进入该领域，他们更适应数字化转型，预计AI的采用将加速。资金环境也影响着AI在临床实践中的整合。传统研究资金往往优先考虑方法论上的原创性，而非迭代突破，尽管通过改进AI工具并在现实世界临床数据中进行验证可以带来实际进展。这种错配可能会延迟向实践的转化。与行业或风险资本的合作可以加速采用，但必须在敏捷性与遵守监管和伦理标准之间取得平衡。
AI的概念性挑战需要谨慎考虑。设计AI来模仿“平均”医生低估了其重新定义医学范式的潜力。作为一门艺术和科学，医学在AI超越人类局限时受益最大，例如通过识别新的疾病标志物和治疗策略。最优的方法必须基于结果进行验证，并促进医生与AI之间的合作，创建一种人机混合模式，在这种模式下，AI用超越传统方法的见解增强人类专业知识。AI在医学中的整合要求稳健性、可靠性和严格的验证，以确保医疗专业人员能够有信心地将AI见解纳入临床工作流程。基于几个世纪的原则如“首要不伤害”，医学要求AI系统在不同人群中表现出一致的性能，并使用类似于非计算工具和标记的标准验证标记进行评估。知识转移将很可能随着技术的进步而演变，强调设计以应对不断加速的创新步伐的原则。可解释性同样重要，使临床医生能够解释和质疑AI建议，特别是在像神经病学这样复杂的专业领域。在医学作为一门艺术的情况下，AI更可能补充而不是取代临床专业知识，通过诸如敏感性、特异性、模型间、模型内、解释者间可靠性以及预测值等指标验证模型。目前，人类判断对于捕捉算法可能忽视的细微差别仍然至关重要，而监督则减轻了AI在生成或创造性任务中固有的风险，如AI编造和模糊性。通过保持人性化的触角，AI可以成为可靠的合作伙伴，而不是自主决策者，至少通过当前可用的工具或近期的预测来看。
传统的生物统计学通常关注假设检验和p值，常常被错误地与AI框架混淆。AI操作基于复杂的多维特征集，而不是简单的相关性，将弱个体特征组合成强大的预测信号。然而，在医学中仅强调准确性作为唯一指标是有问题的，因为许多疾病都是罕见的。对于不平衡的数据集尤其如此，这被称为“准确性悖论”。这需要使用替代指标，如精确度、召回率、F1得分和曲线下面积（AUC），用于训练和验证。解决类别不平衡问题是提高模型性能和临床相关性的关键。例如，过采样少数类（如合成少数类过采样技术；SMOTE）或调整类权重等技术可以显著增强AI模型在临床环境中的稳健性和适用性。神经病学中的时间预测带来了额外的挑战，尤其是患者结局受多种因素影响，包括行为和社会决定因素。时间序列通常表现出“胖尾”分布，进一步复杂化了传统统计方法。AI可以适应这些不规则性和异常值，强调适应性和稳健性。在这种情况下，使用新数据重新训练可能是至关重要的，以使模型与不断变化的模式保持一致，特别是那些罕见但高影响力的事件，这是胖尾的特征。此外，疾病罕见并不排除AI的应用；数据增强、迁移学习和联邦学习等技术可以有效地建模较少见的情况。在这组文章中，我们旨在提供最近AI预测静脉溶栓后早期神经功能恶化进展的最新更新，模型突出“发病到针头时间”和“入院NIHSS评分”作为预测因子，展示了它们在个性化卒中护理和精化溶栓后风险分层方面的潜力。一个共同的主题反映在所包含的文章中，即这些模型和技术融入临床实践需要严格的验证，解决诸如数据变异性和可解释性等挑战，以确保早期诊断和疾病管理中的可扩展和公平的益处。
总之，AI在神经病学中的变革潜力远远超出诊断。通过利用其在数据管理、协作框架和预测建模方面的能力，同时应对文化和资金方法上的挑战，我们可以创造一个更加动态和适应性强的神经病学实践。在这个关键时刻，商业和风险模型与传统学术资金一样重要，正在推动进步。最终，AI与医生临床专业知识的结合有望开启神经病学的新时代，以更高的精度和更个性化的护理为特征。
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