Цель исследования. Целью данного литературного обзора является систематизация и анализ современных аппаратных методов и технологий, используемых для объективной диагностики двигательных нарушений при заболеваниях центральной нервной системы (ЦНС), а также оценка перспектив их интеграции с системами искусственного интеллекта.
Материалы и методы. Проведен анализ научных публикаций, доступных в базах данных PubMed, Google Scholar, CyberLeninka и elibrary, за последние 10 лет (2013-2023 гг.). Критериями поиска являлись следующие ключевые слова и их комбинации: «двигательные нарушения», «диагностика», «аппаратные методы», «искусственный интеллект», «нейросети», «носимые сенсоры», «стабилометрия», «электромиография», «анализ походки». Отбору подлежали оригинальные исследования, мета-анализы и систематические обзоры, посвященные применению аппаратных комплексов в неврологии и реабилитации.
Основное содержание обзора. Современная аппаратная диагностика двигательных нарушений при патологиях ЦНС базируется на комплексном использовании динамометрии, систем анализа движений, стабилографии, электромиографии и носимых сенсоров, которые обеспечивают объективную количественную оценку моторных функций. Ключевым направлением развития является интеграция этих технологий с алгоритмами искусственного интеллекта, что позволяет автоматизировать обработку больших данных, выявлять сложные паттерны нарушений и создавать персонализированные реабилитационные протоколы, трансформируя традиционные подходы в неврологии и реабилитации в сторону прецизионной медицины.
Заключение. Современные аппаратные методы представляют собой мощный инструмент для объективной и количественной оценки двигательных нарушений. Они позволяют перейти от субъективного клинического описания к точным цифровым Biomarker, что крайне важно для ранней диагностики, мониторинга динамики и оценки эффективности реабилитации. Наиболее значимый прогресс ожидается на пути конвергенции точного аппаратного обеспечения и передовых алгоритмов искусственного интеллекта. Создание интегрированных интеллектуальных систем, способных к автоматизированному анализу данных и поддержке принятия врачебных решений, является магистральным направлением развития диагностики и персонализированной реабилитации в неврологии.