The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (مطبوع), 2149-388X (إلكتروني) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=313134
افتتاحية · وصول مفتوح
The Applications of Artificial Intelligence in Neurosurgery
ترجمة آلية للعنوان والملخص والنص الكامل. الأصل الإنجليزي
- Department of Neurosurgery, Istanbul Health and Technology University, Istanbul, Turkey ROR
الملخص
وعلى مدى العقد الماضي، بدأت الاستخبارات الاصطناعية تغيير الممارسة الجراحية العصبية بشكل مطرد. فالأدوات التي بدت غير مجدية ذات مرة تساعد الآن في تشخيص الورم على نحو أكثر دقة، والتخطيط الجراحي الواثق، والتوجيه العملي الداخلي في الوقت الحقيقي. This review examines the current state of artificial intelligence applications in neurosurgery, highlighting proven benefits, remaining limitations, and the steps required for safe routine integration. وجرى تحليل الدراسات المنشورة بين عامي 2020 و 2025 في قواعد البيانات الرئيسية. وتشمل المزايا الواضحة إجراء تحليل أسرع للصور، وتحسين التنبؤ بالنتائج، وتعزيز الدقة الجراحية. غير أن التحديات المتصلة بالخصوصية في البيانات، والتحيز الافتراضي، وطبيعة " الصندوق الأسود " للعديد من النماذج لا تزال قائمة. وستحدد معالجة هذه المسائل مدى انتشار هذه التكنولوجيات في الممارسة السريرية.
الكلمات المفتاحية
النص الكامل
ترجمة آلية للنص الكامل؛ النسخة المعتمدة هي الأصل الإنجليزي. الأصل الإنجليزي
مقدمة
نظام استخباراتي مدمج في مراحل متعددة من الرعاية الجراحية العصبية، بدءاً من التشخيص الأولي والتخطيط الجراحي إلى الملاحة غير العملياتية والرصد اللاحق (1, 2)تحليل سريع للتصوير بالرنين المغناطيسي، والتنبؤ بالمضاعفات، واقتراح المسارات المثلى للإصابة العميقة (1)- يقدم هذا الاستعراض لمحة عامة موجزة ومستكملة عن أكثر التطبيقات ذات الصلة وحسنة الفهم في مجال الاستخبارات الاصطناعية في جراحة الأعصاب، مع التركيز على التأثير السريري العملي (3, 4).
المواد والأساليب
وأُجري بحث عن المؤلفات المستهدفة للفترة من كانون الثاني/يناير 2020 إلى كانون الأول/ديسمبر 2025 في PubMed, Scopus, and Web of Science. وقد استخدمت الجمع بين مصطلحات " التعلّم المختلط " و " الذكاء الاصطناعي " و " التعلّم الحاد " و " الجراحة العصبية " ، إلى جانب كلمات رئيسية محددة تشمل " الملاحـة التـجاريـة " ، و " التجزيـع المائي " ، و " التنبؤ بالمستقبل " ، و " المساعدة التقويمية " . ولم تُدرج سوى مواد أصلية باللغة الانكليزية، واستعراضات منهجية، وسلسلة حالات مصحوبة بمصادقة خارجية أو بتنفيذ عالمي حقيقي. استشهد بالورقات البارزة القديمة عند الضرورة للسياق التاريخي (4).
النتائج
AI in Preoperative Diagnostics and Surgical Planning: Deep-learning models, particularly convolutional neural networks, now provide rapid and highly consistent segmentation of brain tumors, peritumoral edema, and critical white matter tracts. هذا التشغيل الآلي يقلل من وقت التخطيط المسبق (1, 2)النماذج الافتراضية التي تدمج البيانات التصويرية والإكلينيكية تحسن تقدير درجة الورم، والنوع الفرعي الجزيئي، ومخاطر الضبط بعد التشغيل (5):: أصبحت منابر محاكاة واقعية محددة روتينية بالنسبة لأوعية قاعات الجمجمة والأوعية البالية، مما يساعد على التقليل إلى أدنى حد من المفاجآت داخل العمليات (1).
:: تطغى نظم المساعدة والتنفيذ في مجال التشغيل الداخلي على عمليات إعادة البناء الثلاثية الأبعاد مباشرة في الميدان الجراحي عن طريق المجهر أو المنظار، مما يوفر توجيها زائفا قيما في الميادين المشوهة أو المعاد تشغيلها (2, 6)المنصات الآلية المجهزة بالاستخبارات الاصطناعية تحقق الدقة في القياسات الفرعية في عمليات المحاكاة العميقة والقوالب النمطية (3)- يساعد توصيف الأنسجة في الوقت الحقيقي باستخدام بيانات " رامان ستروسكوب " أو بيانات الفلور في تحديد هوامش إعادة التقطيع، وقد تبين أنه يزيد من نطاق إزالة الورم الآمن في حالات مختارة (5).
الرعاية البريدية والتنبؤ بالنتيجة: نماذج الرصد المستمر التي تحلل العلامات الحيوية، والضغوط العراكية، وتغيرات التصوير المبكر يمكن أن تكشف عن نزيف أو هيدروسيفالو بعد ساعات من التدهور (4, 7)دعم الخوارزميات التنبؤية الأطول أجلا تخطيط إعادة التأهيل الفردي وتقدير مخاطر تكرار الضبط بعد جراحة الأوبئة أو التعافي الوظيفي بعد اتخاذ إجراءات قمعية (3).
المناقشة
وقد أتمت الاستخبارات الفنية العديد من المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً وخفّضت من التباين بين المرصدين في تحليل الصور والتخطيط الجراحي. تحسنت كفاءة تدفق العمل في العديد من المراكز (1, 2)ومع ذلك، لا تزال معظم الخوارزميات تُدرَّب على مجموعات بيانات متجانسة نسبياً، مما يثير القلق بشأن إمكانية تعميمها على مختلف السكان والأماكن المحدودة الموارد. (6)- لا تزال مشكلة " الصندوق الأسود " تشكل عائقا كبيرا أمام الثقة السريرية؛ ولذلك فإن نماذج الاستخبارات الاصطناعية التي يمكن تفسيرها والتي توضح عمليات صنع القرار ضرورية (3, 6)ويجب أيضا معالجة خصوصية البيانات والموافقة التنظيمية وأطر المسؤولية المؤسسية الواضحة. وسيكون التعاون المتعدد التخصصات بين علماء البيانات، والدوائر العصبية، وعلماء الأخلاقيات، حاسما في التنفيذ المسؤول (7).
الاستنتاجات
وتقوم الاستخبارات الفنية بالفعل بإدخال تحسينات قابلة للقياس في التشخيص العصبي، والتخطيط، والتوجيه الداخلي، والرعاية بعد التشغيل (1, 2)- يتطلب الاعتماد الواسع النطاق التحقق السريري الدقيق والشفافية والإدماج الفكري الذي يحافظ على الدور المركزي للحكم السريري (5)- لدى تطوير التكنولوجيات وتطبيقها على نحو مسؤول، يمكن أن تعزز السلامة وتوفر الرعاية الشخصية للمرضى الذين يخضعون لإجراءات جراحية عصبية (3, 6).
الإقرارات
- مساهمات المؤلفين (CRediT)
- ساهم جميع المؤلفين بالتساوي في جميع أدوار CRediT الأربعة عشر (Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing).
- التمويل
-
Funding information was not reported in the published version of this article.
- تضارب المصالح
- A conflict of interest statement was not reported in the published version of this article.
- الموافقة الأخلاقية
- Ethics committee approval was not required for this article, as it is based on previously published literature and does not involve human participants, patient data or animals.
- إتاحة البيانات
- Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study.
المراجع (7)
6 من أصل 7 مرجعًا مرتبطة بمعرّف DOI.
- Windermere SA, Shah S, Hey G, et al. Applications of artificial intelligence in neurosurgery for improving outcomes through diagnostics, predictive tools, and resident education. World Neurosurg. 2025;185:381-393. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Tangsrivimol JA, Hameed NUF, Abdi H, et al. Artificial intelligence in neurosurgery: a state-of-the-art review from past to future. Diagnostics (Basel). 2023;13(14):2429. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Reyes JS, Lohia VN, Almeida T, et al. Artificial intelligence in neurosurgery: a systematic review of 3 1-31fdgdff Artificial Intelligence in Neurosurgery Atilla YILMAZ applications, model comparisons, and ethical implications. Neurosurg Rev. 2025;48:145-158. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Senders JT, Zaki MM, Karhade AV, et al. Natural and artificial intelligence in neurosurgery: a systematic review. Neurosurgery. 2018;83(2):181-192. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Piñera-Castro HJ, Borges-García C, et al. Applications of artificial intelligence in neurosurgical education: a scoping review. Egypt J Neurol Psychiatry Neurosurg. 2025;61:83. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Patel T, Millis RM, et al. A narrative review on artificial intelligence in neurosurgery: ethical challenges and implementation considerations. Ann Med Surg (Lond). 2025;87(12):8654-8663. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- D’Amico RS, et al. Artificial intelligence applications in neurosurgery: current state and future directions. J Neurosurg. 2024 (in press). PubMed Google Scholar
اقرأ النص الكامل
افتح ملف PDF هنا
جارٍ تحميل ملف PDF…
إذا لم يظهر ملف PDF هنا، استخدم زر التنزيل أعلاه.
كيف تقتبس هذه المقالة
Yilmaz A. The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. Ulutas Med J. 2026;12(1):1-3. doi:10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026). The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. The Ulutas Medical Journal, 12(1), 1–3. https://doi.org/10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026) 'The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery', The Ulutas Medical Journal, 12(1), pp. 1–3. doi: 10.5455/umj.20260308032014.