Artificial Intelligence as the Computational Framework for Adaptive Closed-Loop Neuromodulation in Psychiatry.

چکیده اصلی

Adaptive neuromodulation offers a path toward personalized neuropsychiatric treatment by allowing therapy to respond to clinically meaningful neurophysiological and behavioral changes. Its clearest clinical precedents are responsive neurostimulation for epilepsy and adaptive deep brain stimulation for movement disorders. Both rely on signals that can be measured reliably and linked directly to stimulation. Psychiatric disorders pose a different problem: symptoms are heterogeneous, evolve over multiple timescales, and are observed only indirectly through noisy and incomplete measurements. Artificial intelligence can provide data-driven components of an adaptive neuromodulation system, connecting multimodal sensing, inference of patient state, prediction of treatment response, and constrained therapeutic adaptation. Interpretability is required throughout to support clinician and patient trust. Clinical evidence, however, remains limited to small proof-of-concept studies. Translation to practice will require replicated biomarkers and prospective multisite validation. It will also require explicit management of uncertainty and system designs that match adaptation to symptom and treatment timescales. Clinician and patient oversight must be preserved throughout, alongside safety constraints and governance across the treatment life cycle. This review presents a system-design view of how these components combine into a single adaptive architecture for psychiatric neuromodulation.

ترجمه فارسی چکیده

نئورومودولاسیون تطبیقی، مسیری را برای درمان‌های روان‌پزشکی شخصی‌سازی‌شده فراهم می‌کند که به درمان اجازه می‌دهد به تغییرات بالینی معنادار عصب‌شناختی و رفتاری پاسخ دهد. پیشینه‌های بالینی شفاف آن شامل نئوروستیمولاسیون واکنشی برای صرع و نئوروستیمولاسیون عمیق مغز تطبیقی برای اختلالات حرکتی است. هر دو وابسته به سیگنال‌هایی هستند که به‌طور قابل اعتماد قابل اندازه‌گیری و مستقیماً به استیمولاسیون مرتبط هستند. اختلالات روان‌پزشکی مسئله‌ای متفاوت ایجاد می‌کنند: علائم همگن هستند، در مقیاس‌های زمانی متعددی تکامل می‌یابند و تنها از طریق اندازه‌گیری‌های پر سر و صدا و ناقص به صورت غیرمستقیم مشاهده می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند مولفه‌های داده‌محور یک سیستم نئورومودولاسیون تطبیقی را فراهم کند، که شامل سنجش چندوجهی، استنباط وضعیت بیمار، پیش‌بینی پاسخ به درمان و تنظیم درمانی محدود می‌شود. تفسیرپذیری در تمام مراحل برای حمایت از اعتماد پزشک و بیمار مورد نیاز است. با این حال، شواهد بالینی همچنان محدود به مطالعات کوچک اثبات‌مفهوم است. ترجمه به عمل نیاز به بازتولید نشانگرهای زیستی و اعتبارسنجی چندموقعیتی آینده‌نگرانه دارد. همچنین نیاز به مدیریت صریح عدم قطعیت و طراحی‌های سیستم است که تطبیق را با مقیاس‌های زمانی علائم و درمان هماهنگ می‌کند. نظارت پزشک و بیمار باید در تمام طول چرخه درمان حفظ شود، همراه با محدودیت‌های ایمنی و حاکمیت در سراسر چرخه درمان. این مرور، دیدگاه طراحی سیستم را ارائه می‌دهد که چگونه این مولفه‌ها در یک معماری تطبیقی واحد برای نئورومودولاسیون روان‌پزشکی ترکیب می‌شوند.

متن کامل اصلی