Sažetak
Integracija veštačke inteligencije sa savremenim neuroimidžing tehnikama predstavlja jedno od najznačajnijih dostignuća u savremenoj neuronauci i kliničkoj neuroanatomiji. Ovaj narativni pregled ima za cilj da prikaže kako se metode mašinskog i dubokog učenja primenjuju u analizi neuroimidžing podataka radi otkrivanja skrivenih neuroanatomskih i funkcionalnih obrazaca mozga koji su od kliničkog značaja. Neuroanatomija ima ključnu ulogu u interpretaciji neuroimidžing nalaza, jer obezbeđuje okvir za mapiranje morfoloških i funkcionalnih signala. Primena veštačke inteligencije omogućava detekciju suptilnih promena u sivoj i beloj masi mozga, analizu moždanih mreža i puteva, i integraciju podataka iz više modaliteta vizuelizacije moždanih struktura. Ovakav pristup doprinosi ranijoj i preciznijoj dijagnozi, boljoj diferencijaciji bolesti, identifikaciji zahvaćenih struktura u okviru specifičnog zdravstvenog stanja ili bolesti. Pored potencijalne pomoći lekaru u postavljanju prave dijagnoze, veštačka inteligencija omogućava razvoj personalizovanih terapijskih strategija, uključujući ciljanu neuromodulaciju, neuroimidžing-vođene hirurške intervencije, adaptivne moždano-računarske interfejse i individualizovani pristup u daljem praćenju bolesti. Uprkos izazovima vezanim za standardizaciju podataka, razumevanja logike odlučivanja modela i etičku regulativu, sinergija veštačke inteligencije i neuroimidžinga predstavlja ključni korak ka preciznoj medicini i terapiji prilagođenoj jedinstvenoj neuroanatomskoj organizaciji svakog pojedinca.