Цифровизация в нейропсихологической оценке

Маркос Риос-Лаго рассказывает о достижениях, возможностях и ограничениях технологий в сфере нейропсихологической оценки, предлагая критический и интегративный взгляд.

Вездесущность технологий в нашей жизни

Сегодня нас окружают технологии. Всего несколько дней назад мы пережили блэкаут, оставивший нас без электричества на несколько часов, и смогли представить, к чему приводит отсутствие привычных технологий. Перестали работать промышленность, развлечения, транспорт, связь и бесчисленное множество повседневных вещей — даже такие простые, как приготовление еды или горячая вода. Технологии окружают нас практически во всех сферах жизни. 

Почему нейропсихология так медленно цифровизируется?

Однако некоторые авторы недавно отметили, что существуют дисциплины, в которых использование технологий пока остаётся символическим и не внедрено в повседневную работу настолько, насколько это возможно. Речь, конечно, о нейропсихологии, как отмечали Miller и Barr (2017). 

Несмотря на потенциальные преимущества и широкое использование технологий в других сферах, нейропсихология ещё не совершила полного перехода к внедрению технологических элементов, которые давно приняты в других смежных областях реабилитации. 

Первые шаги к цифровой трансформации в реабилитации

Действительно, в сфере реабилитации компьютеры чаще используются для когнитивной стимуляции, и NeuronUP — хороший тому пример. Мы также начали проводить дистанционные сессии, что стало большим преимуществом в период пандемии и позволило продолжить лечение тех, кто временно не мог добираться до реабилитационных центров. Это сразу применимо в сельской местности и в районах с недостаточным уровнем помощи. 

Руководства APA по телепсихологии устанавливают этические, технические и психометрические принципы дистанционной нейропсихологии с использованием видеоконференций (American Psychological Association, 2013). Кроме того, цифровые инструменты уже используются в электронных медицинских картах с учётом современных требований к защите информации. 

Нейропсихологическая оценка: ещё далеко до цифровизации

Однако использование технологий в нейропсихологической оценке только начинается, и внедрены они очень мало, несмотря на их потенциал. 

Классические тесты: опора клинической нейропсихологии 

В начале XX века интерес к работе человеческой психики и нервной системы привёл к созданию ряда экспериментальных заданий, таких как ныне известный тест Струпа (1935), Trail Making Test (1948), тесты памяти Рея (1919) или Сложная фигура Рея (1941) (обзор см. Sherman, Tan и Hrabok, 2022). 

Через некоторое время эти задания начали применять в клинической практике, чтобы описывать когнитивный профиль пациентов с поражениями центральной нервной системы. Эти тесты стали «золотым стандартом» клинической практики. 

Почему мы до сих пор используем тесты, созданные 100 лет назад?

Почти 100 лет спустя мы всё ещё используем эти задания в повседневной клинической практике. Однако за все эти годы продолжали создаваться задания, позволяющие углублять и расширять наши знания о познании и мозге, но они так и не перешли в клиническую практику. 

Если у нас есть «лучшие» задания для изучения работы мозга и когнитивных процессов, почему бы не использовать их в повседневной работе с пациентами? 

Преимущества тестов «карандаш и бумага»

Нейропсихологи хорошо знают классические тесты «карандаш и бумага». Сегодня мы знаем, что они позволяют оценивать работу известных нам сегодня механизмов (которые не всегда совпадают с теми, для оценки которых их создавали исходя из знаний столетней давности).

Многие из них позволяют проводить достаточно стандартизированные наблюдения, чтобы проверять наши когнитивные модели и, главное, наблюдать и диагностировать поведение людей (многие из которых по разным причинам имеют когнитивные нарушения). Кроме того, они дают надёжные нормы, позволяющие сопоставлять результаты человека с разными референтными группами по возрасту, уровню образования, заболеванию и т. д. Разумеется, мы используем их каждый день и ясно видим их преимущества (а также некоторые недостатки). 

Цифровизация нейропсихологической оценки: новая эра

Сегодня у нас есть возможность полноценно внедрить цифровизацию в нейропсихологическую оценку. Цифровизация оценки отвечает не только на срочную необходимость модернизировать столетние протоколы, но и открывает широкий спектр возможностей, выходящий далеко за рамки простого перевода классических тестов в электронный формат.

Первый этап: перевод протоколов

Перевод классических протоколов в электронный формат может стать первым этапом цифровизации. На этом этапе воспроизводятся инструкции и критерии проведения, добавляются автоматический подсчёт баллов и новые временные и кинематические показатели (латентности, паузы, сила нажатия, тремор и т. д.). 

Эти новые показатели могут помочь выявлять микровариации в порядке штрихов и силе нажима — индикаторы, вероятно чувствительные к когнитивному снижению и тонким нарушениям. 

Использование показателей вариабельности или согласованности ответов также может помочь выявить колебания внимания, незаметные в классическом формате (Harris et al., 2024). 

Конечно, сюда же относится включение заданий из фундаментальных исследований в нейронауке и нейропсихологии, которые могут быть полезны в клинической практике, — возвращение к части традиций нашей дисциплины у её истоков. 

Роль клинициста в цифровую эпоху

Однако простой сбор количественных данных лишён интерпретационного смысла, поэтому от специалиста требуется высокий уровень знаний. Интерпретация результатов по-прежнему во многом зависит от мастерства клинициста: нормы подсчёта баллов, применение эвристик в рассуждениях, критерии исключения пунктов и диагностические выводы требуют большого опыта. 

Однако нам стоит задуматься о собственных знаниях. Например: «Являемся ли мы экспертами в черепно-мозговых травмах?», «А насколько мы эксперты в случае пациента, получившего травму после неудачной попытки самоубийства?», «Хорошо ли мы справляемся с последствиями травмы у человека с тяжёлой депрессией?». 

Возможно, системы контекстной поддержки или автоматические подсказки могут улучшить наши возможности оценки и терапии.

Второй этап: подключение оборудования

Возможный второй этап предполагает подключение дополнительного оборудования: акселерометров, тактильных датчиков, датчиков движения, айтрекеров, камер для распознавания лиц, сред виртуальной и дополненной реальности. 

Bello et al. (2025) приходят к выводу, что эти технологии по-прежнему недоиспользуются, несмотря на их потенциал для высокоточного воссоздания инструментальных видов повседневной деятельности. 

С помощью некоторых из этих технологий, возможно, удастся регистрировать реакции фрустрации, предвосхищающую тревогу или способность замечать собственные ошибки. Сегодня всё это зависит от способности специалиста заметить это и правильно интерпретировать. 

Такие сферы, как социальное познание, разрешение межличностных конфликтов или распознавание эмоций, по-прежнему мало исследованы с помощью количественных инструментов высокого разрешения. А в глобализированном мире отсутствие межкультурных сравнений и версий, адаптированных к разным языковым и образовательным контекстам, ослабляет экологическую валидность многих инструментов.

Носимые устройства и мобильное здравоохранение в нейропсихологии

Но, возвращаясь к уже внедрённым и окружающим нас технологиям, можно выделить так называемые носимые устройства (wearables), которые позволяют регистрировать информацию в реальном времени и в естественной среде (Fioerdelli et al. 2013). 

С появления iPhone в 2007 году число исследований в области мобильного здравоохранения (mobile-health) выросло экспоненциально; среди направлений — дистанционный мониторинг, частый сбор данных в естественной среде, укрепление здоровья и лонгитюдные внутрииндивидуальные сравнения. 

Нейропсихология не в полной мере использует возможности такого сбора данных в естественной среде, включая записи голоса, движений, маршрутов и т. д. Кроме того, мобильные телефоны позволяют давать человеку немедленную обратную связь, отправлять запланированные сообщения, оптимизировать будильники и напоминания (например, с геолокацией), использовать камеру и микрофоны, распознавание речи и другие полезные для нейропсихологии функции (Gómez Velez et al. 2017). 

Третий этап: интеграция ИИ

Третьим и самым прорывным этапом может стать интеграция единых платформ с искусственным интеллектом (ИИ). Быстрое внедрение различных инструментов ИИ в последние месяцы и их принятие населением могут приблизить этот этап раньше, чем ожидалось. 

Существование и доступность систем обработки естественного языка ускоряют использование хотя бы некоторых их функций. Тем не менее полезно будет глубже изучить эту технологию. 

Возможности диагностики и вмешательства

Алгоритмы обучения с учителем и без учителя могут обрабатывать тысячи переменных (кинематику, время реакции, паттерны ошибок), анализируя сложные паттерны ответов, выявляя атипичные когнитивные профили, обнаруживая прогностические маркеры или предлагая нейроанатомические выводы с точностью, превосходящей экспертное суждение в некоторых конкретных задачах (Veneziani et al., 2024). 

Автоматическое формирование отчётов

Кроме того, эти системы могут за секунды формировать отчёты, объединяющие клиническое описание, графики результатов и рекомендации по вмешательству (когнитивная реабилитация, коррекция медикаментозного лечения), значительно сокращая время на принятие решений, на изменения в лечении и даже на подготовку отчётов без снижения (а то и с повышением) их качества.

Нормативные базы данных и персонализация диагностики

Ключевой аспект для правильной работы этих инструментов — создание крупных многоцентровых нормативных баз данных с межкультурной валидацией и данными, позволяющими делать поправку на разные параметры (возраст, уровень образования, сопутствующие заболевания и т. д.), что даёт возможность персонализировать диагнозы и пороговые значения.

Этические соображения и регуляторные вызовы цифровизации нейропсихологии

Тем не менее переход к этой нейропсихологии 3.0 сопряжён с регуляторными и этическими вызовами (Bilder, 2011; Harris et al., 2024). 

GDPR требует шифрования, анонимизации и прослеживаемости при работе с чувствительными данными. Кроме того, одобрение инструментов на основе ИИ такими организациями, как EMA или FDA, пока находится на начальном этапе. 

Однако помимо этого есть фундаментальный элемент, ответственность за который лежит не на этих учреждениях и не на законодателе, а на тех, кто создаёт, преподаёт и использует эту технологию: постоянное обучение, правильное использование и знание её ограничений и возможностей. 

Только при ответственном и правильном использовании эти технологии делают нас лучше. Мы не можем перекладывать свои задачи и ответственность на языковые модели, но можем использовать их как инструмент, расширяющий наши возможности, тщательно проверяя результаты, которые они дают. Это требует постоянного обучения в дополнение к тому, которое мы как специалисты-нейропсихологи и так обязаны проходить. 

Заключение: к более точной, экологичной и персонализированной нейропсихологии

Главная мысль кажется мне ясной: чтобы преодолеть инерцию прошлого и ответить на клинические запросы XXI века, нужно принять разумную цифровизацию, которая уважает психометрическую строгость, повышает диагностическую чувствительность и открывает путь к по-настоящему экологичным и персонализированным оценкам. 

Так нейропсихология сможет точно оценивать сложное человеческое поведение и предлагать прецизионные вмешательства, улучшающие качество жизни людей с когнитивными нарушениями. 

Кроме того, ничто из этого не противоречит внимательному и чуткому наблюдению за людьми, которые приходят к нам на оценку и лечение. Перед нами важный вызов — объединить прошлое с будущим (на самом деле с настоящим). Этот поезд уже тронулся. От нас зависит, сядем ли мы в него и возглавим движение или будем ждать, пока это сделают другие. 

Библиография

• American Psychological Association. (2013, julio). Guidelines for the practice of telepsychology. https://www.apa.org/about/policy/telepsychology-revisions
• Bello, K., Aqlan, F., & Harrington, W. (2025). Extended reality for neurocognitive assessment: A systematic review. Journal of psychiatric research, 184, 473–487. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2025.03.034
• Bilder RM. (2011). Neuropsychology 3.0: evidence-based science and practice. Journal of the International Neuropsychological Society : JINS, 17(1), 7–13. https://doi.org/10.1017/S1355617710001396
• Harris C, Tang Y, Birnbaum E, Cherian C, Mendhe D, Chen MH. (2024) Digital Neuropsychology beyond Computerized Cognitive Assessment: Applications of Novel Digital Technologies, Archives of Clinical Neuropsychology, 39 (3), 290-304. https://doi.org/10.1093/arclin/acae016
• Gómez A, Nieto López S, González Rey N y Ríos Lago M. (2017) El uso de los teléfonos móviles en la rehabilitación de las lesiones cerebrales. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77 
• Miller JB y Barr WB (2017). The Technology Crisis in Neuropsychology. Archives of clinical neuropsychology, 32(5), 541–554. https://doi.org/10.1093/arclin/acx050
• Sherman EMS, Tan JE y Hrabok M, (2022). A compendium of neuropsychological tests: Fundamentals of Neuropsychological Assessment and Test Reviews for Clinical Practice (4th Ed). Oxford University Press 
• Veneziani, I., Marra, A., Formica, C., Grimaldi, A., Marino, S., Quartarone, A., & Maresca, G. (2024). Applications of Artificial Intelligence in the Neuropsychological Assessment of Dementia: A Systematic Review. Journal of personalized medicine, 14(1), 113. https://doi.org/10.3390/jpm14010113

Если вам понравилась эта статья блога о цифровизации нейропсихологической оценки, вас наверняка заинтересуют эти статьи NeuronUP: