1.判断智力:扫描大脑判断人类智力准确率达99%
耶鲁科学家通过对名参与者个独立脑区的连接进行功能磁共振成像扫描，发现了评价流体智力水平的方法，流体智力是指识别模式、解决问题、发现关系的能力，特定的脑区之间交流越多，就能越快地处理信息，推理的能力越好。该研究发现流体智力与大脑额叶和顶叶间的连接有关，这两个区域间的交流越强、越快，参与者在抽象思维测试中的得分越高，该研究最近刚发表在NatureNeuroscience上。
2.提高智力:AI控制大脑植入物完成初步人体试验
在年全美神经科学年会上发布的一个研究显示，给20名患有癫痫的患者植入DBS电极，利用人工智能算法计算摸索出一个电极刺激参数，最终实现了短时记忆提高15%，工作记忆提升25%，随着人工智能的发展，也许智力高低真的可以自己决定？！
3.识别AD:识别未来3年可能发展为阿尔兹海默症的病人
韩国科学技术学院通过深度学习大脑PET图像不同脑区的影像特征，可以识别未来三年可能发展为阿尔茨海默病的个体，准确度达84%。最近记忆力不好，看来小编也要去测一下看会不会老年痴呆了？
4.预测自闭：AI预测自闭症
根据世界卫生组织的统计表明，全球每个孩子当中就有一个人患自闭症。而且很遗憾，目前全球没有有效的根治方法。但是，如果孩子在3岁前能够被提早发现，并经过坚持不懈的科学干预和治疗，80%的孩子都可以回归社会，实现正常的生活。
但在孩子年龄尚小的时候，对其进行可靠的预测是非常困难的。如果在孩子12个月的时候就对其进行行为问卷的调查，由于其认知能力不足，结果往往不一定准确。然而现在，人工智能却可能将成为准确预测的关键。
北卡罗来纳大学的研究人员利用人工智能识别技术对孩子们的脑部进行扫描，并持续监测三个常见要素：大脑的表面积、体积和儿童的性别，与此同时，利用深度学习算法不断“学习”脑部数据，自动判断婴儿的大脑生长速度是否异常，以此来获得自闭症的早期线索。可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具有81％的准确率与88％的灵敏度，与行为问卷50%的准确率相比，可靠度大幅提升。
5.助研PD:人工智能发现帕金森病进展标志物
GNSHealthcare宣布，利用机器学习技术，通过分析名帕金森病患者和名对照组的遗传学和临床的数据，发现LINGO2基因可预测患者运动能力衰退的进展情况。该研究发表于TheLancetNeurology。
6.协助康复:神经假体的精确控制
被截肢的患者装了假肢，如何恢复自主运动功能？传统的做法是用两个电极检测整个肌肉（或肌群）的电活动，但由于位置太模糊，容易跟邻近肌肉的信息发生交叉，不容易做到精确控制（a图所示）。
来自伦敦帝国理工学院的研究则使用了至少50个更小的电极紧密排布，使得检测到的信息更为细致丰富，可获得单个神经元的电活动信息(b、c图所示)，并使用一种叫支持向量机（supportvectormachine,SVM）的机器学习算法来处理，与传统方法比较，精确度有很大的提高（97%VS85%）。
7.识别卒中:人工智能辅助识别ACI和SM
年6月Stroke上发表了一篇利用人工智能辅助识别卒中和类卒中，利用神经网络算法，输入了例（例卒中，例类卒中）患者19项指标，经过中间隐藏的计算过程，最后输出诊断结果，敏感性80%，特异性86.2%。
8.卒中评分:人工智能辅助自动ASPECTS评分
对于任何一个脑卒中患者在溶栓取栓前都要进行ASPECTS评分，一般都是医生在拿到CT片后自主评分，而现在病人做完CT后，利用人工智能算法可以快速和精确评价基线CT的ASPECTS评分，并且可以精确预测经过血管内再通治疗的急性大动脉闭塞患者的最终梗死范围。该研究亦发表于Stroke杂志上。
9.天坛中心:全球首家“神经疾病人工智能研究中心”
12月22日，全球首家“神经疾病人工智能研究中心”医院挂牌成立。王拥军教授表示人工智能系统在诊断脑瘤方面，可以和神经影像中心主任高培毅达到99%的契合度，这医院所有年轻大夫，也超过全国所有神经放射科大夫。
据介绍，这一技术将在明年6月底正式推出。届时，将会举办神经系统疾病诊断“人机大战”，谁将赢得这场胜利呢？让我们拭目以待。
10.中国智造:脑膜炎人工智能诊断系统“小神”上线
收到一个脑膜炎患者，诊断不明确怎么办？DeepDoc领创小神来帮你，五分钟内通过输入患者简单的临床资料，即刻显示辅助诊断结果并且提供诊疗计划及相关知识，通过机器学习最终得到4种常见脑膜炎的总识别率，与普通医生比较，精确度有了飞跃式的提高（18%VS82%）。
脑膜炎人工智能辅助诊断决策系统（DeepDoc）
华医学会神经病学分会副主任委员，医院神经内科主任赵钢教授
