1 毕业于北里奥格兰德州纳塔尔省波蒂瓜尔大学医学专业。 ORCID:0009-0008-6979-1732。电子邮件:gabicalbuquerque@gmail.com; 2 毕业于伯南布哥州累西腓市伯南布哥大学医学专业。 ORCID:0009-0006-0149-2010。电子邮件:emmanuela.vasconcelos@upe.br; 3 毕业于米纳斯吉拉斯州韦斯帕夏诺健康与人类生态学院医学专业。 ORCID:0000-0003-2847-8340。电子邮件:filipe.marques74@hotmail.com; 4 毕业于米纳斯吉拉斯州韦斯帕夏诺健康与人类生态学院医学专业。 ORCID:0000-0002-9991-478X。电子邮件:amandamoreiralima22017@gmail.com; 5 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚学院医学专业。 ORCID:0000-0002-9948-0555。电子邮件:gabrielarodrigues2112@gmail.com; 6 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚大学中心医学专业。 ORCID:0000-0003-4487-4407。电子邮件:anabeatrizsjp14@gmail.com 7 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚大学中心医学专业。 ORCID:0000-0002-3735-5687。电子邮件:paloma9731@outlook.com; 8 毕业于里约热内卢瓦加斯总统城 Estácio de Sá 大学医学专业。 ORCID:0009-0008-1848-584X。电子邮件:drfilippocarletti@gmail.com。摘要 - 人工智能 (AI) 由约翰·麦卡锡于 1956 年提出,代表了第四次工业革命,改变了日常生活的方方面面。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支,由 Arthur Samuel 于 1959 年创建,它使用算法和神经网络来识别数据中的模式。深度学习 (DL) 是 ML 的一种专业化,它使用卷积神经网络模拟大脑处理,尤其是在图像和视频分析方面。在医疗保健领域,人工智能有助于分析医疗数据和诊断神经系统疾病,其中机器学习技术在识别阿尔茨海默病、精神分裂症等疾病方面取得了进展。该研究旨在调查人工智能技术如何影响神经系统疾病的诊断和监测。重点关注智能手表等可穿戴设备在检测震颤和神经系统异常以及个性化治疗方面的有效性。它还探讨了移动应用程序在药物依从性和疾病筛查中的作用,旨在提高诊断效率和临床结果。本研究是一项定性、探索性和描述性的书目评论,旨在探讨人工智能在神经病学临床实践中的应用。该研究是在 SciELO 和 PubMed 数据库中进行的,搜索词为“人工智能 (AI)”和“神经病学”。其中包括过去十年内以葡萄牙语发表的原创免费文章。该研究排除了不完整、重复的作品以及不符合拟议标准的作品。分析于2024年8月完成。可穿戴技术和人工智能的进步彻底改变了神经系统疾病的诊断和监测,随着智能手表和平板电脑的使用而脱颖而出。苹果的 SDS 等设备和机器学习算法能够高精度地检测和分析震颤,有利于帕金森病和癫痫等疾病的诊断。移动应用程序和电子问卷对这些设备进行了补充,为患者提供了更全面的评估。人工智能与神经影像学的结合以及利用传感器进行持续监测也显著提高了诊断的准确性和治疗的个性化。然而,需要解决算法复杂性和数据保护等挑战,以优化这些技术的有效性。关键词:连续监测;卫生技术;临床疗效;心脏参数;成本效益。