کاربرد هوش مصنوعی در بازتوانی حافظه اپیزودیک مروری بر آسیب مغزی تروماتیک و اختلال شناختی خفیف

هوش مصنوعی (AI) پتانسیل بالایی در شخصی سازی درمان های حافظه اپیزودیک دارد. با این حال، ادبیات فعلی میان کاربردهای فناورانه و مبانی نظری علوم اعصاب دچار گسست است. این مطالعه با هدف پیوند دادن معماری الگوریتم های هوشمند با مکانیسم های عصبی و پایداری بالینی انجام شد. جستجوی متون در پایگاه های Scopus، PubMed و PsycINFO تا فوریه ۲۰۲۵ صورت گرفت. تمرکز بر مداخلات AI، سیستم های رباتیک و تمرینات رایانه ای (CCT) در بیماران مبتلا به آسیب مغزی (TBI) و اختلال شناختی (MCI) بود. تحلیل داده ها بر پایه دو شاخص «دقت مکانیسمیک» و «ماندگاری اثرات بالینی» انجام پذیرفت. واکاوی شواهد نشان می دهد که مداخلات موجود اغلب نسبت به فرآیند «جداسازی الگو» در هیپوکامپ بی توجه بوده اند. علیرغم موفقیت AI در پیش بینی پیامدهای شناختی، TBI، فقدان ارزیابی های طولی فراتر از ۱۲ ماه اعتبار این روش ها را به چالش می کشد. همچنین هزینه های زیرساختی و ضرورت انطباق فرهنگی، موانع اصلی انتقال این فناوری به جوامع غیر غربی نظیر ایران هستند. برای عبور از مراحل آزمایشی و ورود به کلینیک های استاندارد، توسعه سیستم های هوشمند «بافت محور» ضروری است. آینده نوروتوانبخشی در گرو طراحی پلتفرم هایی است که علاوه بر قدرت محاسباتی، نسبت به ظرافت های عصبی و حساسیت های فرهنگی نیز پاسخگو باشند. این رویکرد می تواند اثربخشی پایدار درمان را تضمین کند.

کلیدواژه ها:

حافظه اپیزودیک ، هوش مصنوعی ، بازتوانی ، شناختی ، هیپوکامپ ، جداسازی الگو ، آسیب مغزی تروماتیک (TBI)