Fig 1 - uploaded by Anton Fomenko
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Schematic of a typical closed-loop deep-brain stimulation sys-tem with machine learning abilities. Recording electrode(s) first detect a specific pattern of electrical brain activity, such as a seizure or dysfunc-tional oscillations. Next, an amplifier digitizes and feeds the signal into an AI machine learning algorithm, which has been trained on a previous data set. The algorithm decides when and how to prompt electrical stimula-tion of target brain region(s) to achieve therapeutic effect (e.g. the anterior thalamic nucleus for seizure suppression)
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Recently, artificial intelligence (AI) has experienced a renaissance of sorts, with applications from autonomous vehicles on our roads to digital personal assistants in our homes. But in fleshing out “AI,” it is the second letter of the term that prompts lively debate, for what exactly defines intelligence? Setting aside philosophical ruminations f...
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Recently, connected vehicles (CV) are becoming a promising research area leading to the
concept of CV as a Service (CVaaS). With the increase of connected vehicles and an exponential growth in the field of online cab booking services, new requirements such as secure, seamless and robust information exchange among vehicles of vehicular networks are...
Citations
... Dentro da medicina, a neurologia emergiu como uma das áreas mais beneficiadas pelas inovações trazidas pela inteligência artificial (IA). As aplicações da IA na neurologia são diversificadas e abrangentes, incluindo cirurgia assistida por robôs, planejamento pré-operatório automatizado, classificação avançada de imagens cerebrais diagnósticas, seleção de candidatos a procedimentos cirúrgicos, previsão de resultados pós-operatórios e localização precisa de zonas epilépticas no cérebro (Fomenko;Lozano, 2019). Além disso, o aprendizado de máquina (ML), um subconjunto da IA, desempenha um papel crucial ao possibilitar que os computadores aprendam e aprimorem suas habilidades continuamente através de reforço e treinamento, em vez de dependerem de programação fixa para tarefas específicas. ...
... Dentro da medicina, a neurologia emergiu como uma das áreas mais beneficiadas pelas inovações trazidas pela inteligência artificial (IA). As aplicações da IA na neurologia são diversificadas e abrangentes, incluindo cirurgia assistida por robôs, planejamento pré-operatório automatizado, classificação avançada de imagens cerebrais diagnósticas, seleção de candidatos a procedimentos cirúrgicos, previsão de resultados pós-operatórios e localização precisa de zonas epilépticas no cérebro (Fomenko;Lozano, 2019). Além disso, o aprendizado de máquina (ML), um subconjunto da IA, desempenha um papel crucial ao possibilitar que os computadores aprendam e aprimorem suas habilidades continuamente através de reforço e treinamento, em vez de dependerem de programação fixa para tarefas específicas. ...
... Além disso, o aprendizado de máquina (ML), um subconjunto da IA, desempenha um papel crucial ao possibilitar que os computadores aprendam e aprimorem suas habilidades continuamente através de reforço e treinamento, em vez de dependerem de programação fixa para tarefas específicas. Este método é particularmente eficaz na análise da atividade elétrica cerebral, proporcionando diagnósticos mais acurados e tratamentos personalizados para condições neurológicas como a doença de Parkinson e a epilepsia, ampliando assim as possibilidades de intervenções mais eficazes e ajustadas às necessidades individuais dos pacientes (Fomenko;Lozano, 2019;Brito et al., 2021). ...
A incorporação da inteligência artificial (IA) na medicina moderna tem promovido uma revolução significativa na forma como os cuidados de saúde são prestados e na maneira como as doenças são compreendidas e tratadas. Este artigo investiga o impacto diversificado da IA em múltiplos aspectos da medicina, abrangendo diagnóstico, tratamento, gestão de saúde e pesquisa médica. Com base em uma revisão abrangente da literatura e estudos de caso selecionados, demonstra-se como esta tecnologia tem aprimorado a acurácia diagnóstica em condições médicas variadas. Essas melhorias são observadas em diversas especialidades, incluindo neurologia, radiologia e patologia, entre outras. Além disso, foi examinado o papel da IA na personalização de tratamentos, enfatizando sua capacidade de analisar grandes volumes de dados para fornecer recomendações terapêuticas personalizadas. Foi considerado os desafios éticos, regulatórios e práticos que surgem com a adoção da IA na saúde, incluindo questões de privacidade de dados, viés algorítmico e a necessidade de um quadro regulatório robusto. Prospecta-se, ainda, o futuro da IA na medicina, postulando que a sua incorporação contínua poderá não apenas incrementar a eficiência dos cuidados de saúde, mas também democratizar o acesso a terapias médicas de alta qualidade em escala global. O estudo ressalta a necessidade de uma abordagem colaborativa e interdisciplinar para superar as barreiras à adoção da IA, assegurando que seu potencial seja completamente explorado na reinvenção do cenário da saúde.
... Complex cognitive tasks and real time complex data analysis are now a reality (1). Information gathering, processing, learning, and reasoning are the hallmarks of AI (2). ...
We are in a stage of transition as artificial intelligence (AI) is increasingly being used in healthcare across the world. Transitions offer opportunities compounded with difficulties. It is universally accepted that regulations and the law can never keep up with the exponential growth of technology. This paper discusses liability issues when AI is deployed in healthcare. Ever-changing, futuristic, user friendly, uncomplicated regulatory requirements promoting compliance and adherence are needed. Regulators have to understand that software itself could be a software as a medical device (SaMD). Benefits of AI could be delayed if slow, expensive clinical trials are mandated. Regulations should distinguish between diagnostic errors, malfunction of technology, or errors due to initial use of inaccurate/inappropriate data as training data sets. The sharing of responsibility and accountability when implementation of an AI-based recommendation causes clinical problems is not clear. Legislation is necessary to allow apportionment of damages consequent to malfunction of an AI-enabled system. Product liability is ascribed to defective equipment and medical devices. However, Watson, the AI-enabled supercomputer, is treated as a consulting physician and not categorised as a product. In India, algorithms cannot be patented. There are no specific laws enacted to deal with AI in healthcare. DISHA or the Digital Information Security in Healthcare Act when implemented in India would hopefully cover some issues. Ultimately, the law is interpreted contextually and perceptions could be different among patients, clinicians and the legal system. This communication is to create the necessary awareness among all stakeholders.
This chapter critically reviews the impact and practical utility of Artificial Intelligence (AI) in augmenting neurological disorder prediction and neuro rehabilitation from a clinician’s perspective. Powerful AI techniques can unlock hidden information from massive data. However, technical computational success must be translated into bettering clinical outcomes. AI often connotes excitement with hype and unbelievable expectations. This chapter while introducing role of AI in clinical neurosciences, will look at limitations and current shortfalls, emphasizing that AI should only be viewed as a tool to achieve an end. Implications of present regulations and medico-legal issues, which heed to be addressed will be discussed. Like other disruptive technologies, the potential of AI for causing a great impact should not be underestimated.
The implementation of artificial intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) technology in neurosurgery offers the opportunity to advance clinical practice significantly, pushing the limits of diagnostics, decision making, and prognostication, and allowing more accurate interventions to be performed with fewer errors. AI and machine learning offer the potential for automation. In addition, owing to the broad distribution of powerful, portable wearables and wireless devices, the development of learning-based IoT applications for medical usage has been accelerated, providing real-time monitoring and potentially streamlining complicated procedures, thus saving the surgeon’s time. Together, the exploitation of AI along with IoT big data technologies, and cloud computing, have introduced the highly advanced networked surgical operating room, the Smart Cyber Operating Theater (SCOT).The work presented in this chapter reviews the basic concepts of AI and IoT, their application in neurosurgery and the neurosurgical operating theater, and recent trends. Their current and future perspectives are also discussed to assess their effect on clinical practice and surgical precision objectively.KeywordsArtificial intelligenceMachine learningAutomationIoTSCOT
Introdução: Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a desenvolver sistemas que simulem a capacidade humana de percepção de um problema, identificando seus componentes para, com isso, resolver problemas e propor/tomar decisões. Objetivo: ampliar conhecimentos e categorizar aplicações do uso da IA para o diagnóstico, tratamento e prognóstico de doenças neurodegenerativas, uma vez que, atualmente, seu uso se torna amplamente aplicável e essencial para contornar as etapas da moléstia. Metodologia: Trata-se de uma pesquisa descritiva do tipo revisão integrativa da literatura realizada através do acesso online nas bases de dados National Library of Medicine (PubMed MEDLINE), Scientific Electronic Library Online (Scielo), Google Scholar, Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), Web of Science e EBSCO Information Services, nos meses de junho e julho de 2021. Resultados e discussão: Nos últimos anos, os dados obtidos por redes neurais, aprendizagem profunda e outros métodos matemáticos estão se desenvolvendo a uma velocidade sem precedentes. Eles têm sido amplamente utilizados no campo da análise de imagens, e demostraram grande potencial na análise de imagens médicas no diagnóstico de Doença de Alzheimer, Doença de Parkinson, esclerose múltipla, sendo a aplicação destes métodos podem melhorar ainda mais a capacidade de análise de dados de imagem multimodais complexos e melhorar a eficiência desses diagnósticos. Conclusão: com a inteligência artificial, os distúrbios neurodegenerativos podem ser investigados em um nível mais profundo, fornecendo uma visão geral abrangente da doença e abrindo caminhos para a aplicação da medicina de precisão para essas patologias.
