综述：人工智能在神经外科中的应用、模型比较及伦理影响的系统评价

（编辑推荐）本综述系统评估了人工智能（AI）在神经外科诊断（AUC>0.90）、预后预测（提升15%）及手术规划（并发症降低10-20%）中的突破性应用，同时揭示算法偏见、模型可解释性（interpretability）和外部验证缺失等临床转化壁垒，为AI与神经外科深度融合提供循证依据。

　　

Abstract

Background

人工智能（AI）已成为解决神经外科复杂解剖定位和术中决策的革命性工具。尽管诊断和预后算法取得进展，但算法偏见（algorithmic bias）、数据隐私和模型可解释性（interpretability）仍阻碍其临床普及。

Objective

本综述旨在评估AI在神经外科的应用现状，比较不同AI模型性能（如ML vs DL），并探讨临床整合中的伦理挑战。

Methods

遵循PRISMA指南，系统检索PubMed、Scopus和Web of Science（2015-2025年）中涉及AI在神经外科诊断、预后、手术及术中应用的研究，统计分析模型性能指标（如AUC^>0.90）和伦理问题。

Results

13项研究纳入分析。ML/DL模型展现显著优势：诊断准确率（AUC^>0.90）、预后预测提升15%，AI辅助手术规划使并发症率降低10-20%。但算法偏见、透明度不足及缺乏外部验证构成主要临床转化障碍。

Conclusion

AI显著提升神经外科诊疗精准度，但需解决偏见、可解释性及验证需求以实现广泛应用。

Background

神经外科的复杂性（如脑功能区定位）催生对AI技术的依赖。卷积神经网络（CNN）在影像分割中实现亚毫米级精度，但数据异质性和伦理争议（如患者知情权）仍是关键矛盾点。

Methods

检索策略采用MeSH术语“AI/neurosurgery”，纳入标准涵盖随机对照试验（RCT）和回顾性队列研究。性能评估采用敏感性（sensitivity）、特异性（specificity）和受试者工作特征曲线下面积（AUC）。

Results

• 诊断效能：DL模型在胶质瘤分级中AUC达0.94，显著优于传统影像学（ΔAUC=0.12）
• 手术优化：强化学习（RL）辅助机械臂将定位误差从2.1mm降至0.7mm_±0.3
• 伦理缺口：78%研究未报告算法训练集的种族分布，潜在偏见风险升高32%

Conclusion

未来研究应建立标准化验证框架（如Federated Learning），并纳入《神经外科AI伦理指南》以平衡技术创新与患者权益。