Бионические устройства и ИИ-технологии в нейрофизиологии движения человека: медицинские и социально-экономические эффекты

Цель. Обобщить и аналитически оценить современное состояние бионических устройств и ИИ-технологий в нейрофизиологии движений человека, а также определить их медицинские, социальные и социально-экономические эффекты применительно к системе здравоохранения и реабилитации, с сопоставлением российской практики и международного опыта.

Задачи. Проанализировать основные направления применения бионических устройств и ИИ-технологий в нейрофизиологии движений человека с точки зрения механизмов моторного контроля и нейропластичности; оценить их клиническую эффективность и безопасность в медицинской реабилитации; рассмотреть социальные и социально-экономические эффекты внедрения, включая влияние на качество жизни пациентов, доступность технологий и нагрузку на систему здравоохранения в российском и международном контексте.

Методология. Выполнен обзорно-аналитический анализ публикаций и открытых данных 2015–2025 гг. из международных и российских источников (среди них — научные статьи, обзоры, клинические исследования, документы и отчеты). Материалы выбраны с учетом критериев релевантности нейрофизиологии движения, применимости к медицинской реабилитации и наличия измеримых клинических и/или социально-экономических последствий. Результаты сопоставлены по направлениям технологий и по уровню доказательности.

Результаты. Показано, что сочетание бионических устройств (протезов, экзоскелетов) с алгоритмами ИИ и нейроинтерфейсами повышает эффективность реабилитации за счет персонализированного управления, усиления сенсомоторной обратной связи и вовлечения механизмов нейропластичности, что находит отражение в улучшении функциональных исходов и росте самостоятельности пациентов. Установлено, что социальный эффект проявляется в повышении качества жизни и расширении возможностей социальной и трудовой интеграции. Социально-экономический эффект связан с потенциальным снижением долгосрочных затрат на уход и лечение осложнений, однако масштабирование ограничено высокой стоимостью технологий, региональной неравномерностью доступа и дефицитом специализированных кадров. Российский опыт характеризуется ростом отечественных разработок и постепенной институционализацией высокотехнологичной реабилитации при сохранении барьеров доступности.

Выводы. Бионические устройства и ИИ-технологии в нейрофизиологии движений формируют перспективное направление доказательной нейрореабилитации, способное обеспечивать одновременно медицинские и социально-экономические эффекты. Для устойчивого внедрения в здравоохранение необходимы развитие нормативной базы и стандартов, расширение клинических исследований, применение моделей оценки медицинской эффективности и экономической целесообразности, подготовка кадров и механизмы повышения доступности технологий для пациентов.

1. Lee S. H., Ko M. J., Lee Y. S. et al. State-of-the-art in robotic rehabilitation for spinal cord injury patients: A literature review // Korean Journal of Neurotrauma. 2025. Vol. 21. No. 4. P. 278–292. https://doi.org/10.13004/kjnt.2025.21.e34

2. Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Бобров П. Д., Супонева Н. А., Пирадов М. А. Интерфейсы мозг – компьютер для восстановления движений руки после инсульта: текущий статус и перспективы разработок (обзор) // Современные технологии в медицине. 2023. Т. 15. № 6. С. 63–74. http://doi.org/10.17691/stm2023.15.6.07

3. Воробьев А. А., Глухова М. В., Безбородов С. А. Кетов Д. Ю., Авдеюк Д. Н. Экзоскелет кисти в современной абилитации и реабилитации (аналитический обзор) // Оперативная хирургия и клиническая анатомия. 2025. Т. 9. № 3. С. 53–61. http://doi.org/10.17116/operhirurg2025903153

4. Люкманов Р. Х., Азиатская Г. А., Мокиенко О. А. и др. Интерфейс мозг-компьютер в постинсультной реабилитации: клинико-нейропсихологическое исследование // Журнал неврологии и психиатрии имени С. С. Корсакова. 2018. Т. 118. № 8. С. 43–51. http://doi.org/10.17116/jnevro201811808143

5. Аляев Д. Ю., Кокарева А. А., Травина Д. Н. Применение передовых технологий в лечебной физической культуре: перспективы и достижения // Биология и интегративная медицина: электрон. науч. журнал. 2024. № 6. С. 269–288. http://doi.org/10.24412/cl-34438-2024-671-269-288

6. Frolov A. A., Mokienko O., Lyukmanov R. et al. Post-stroke rehabilitation training with a motor-imagery-based brain-computer interface (BCI)-controlled hand exoskeleton: A randomized controlled multicenter trial // Frontiers in Neuroscience. 2017. Vol. 11. Article 400. http://doi.org/10.3389/fnins.2017.00400

7. Young M. J., Lin D. J., Hochberg L. R. Brain-computer interfaces in neurorecovery and neurorehabilitation // Seminars in Neurology. 2021. Vol. 41. No. 2. P. 206–216. http://doi.org/10.1055/s-0041-1725137

8. Abbas G., Speksnijder C., Ramnarain D. et al. AI-driven rehabilitation robotics: Advancements in and impacts on patient recovery // Cureus. 2025. Vol. 17. No. 10. Article e94273. http://doi.org/10.7759/cureus.94273

9. Репин Д. А., Игнатьев С. А. «Внедрять нельзя отказаться»: влияние этики на применение технологий искусственного интеллекта в управлении социально-экономическими процессами // Экономика и управление. 2024. Т. 30. № 12. С. 1503–1509. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-12-1503-1509

10. Игнатьев С. А., Клевцова О. Ю., Плотников В. А. Совершенствование государственного управления на основе использования технологии интеллектуального анализа данных // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 2. С. 50–58.

11. Лебедев М. А., Репин Д. А., Тимофеева М. А. Перспективы применения нейроинтерфейсов и технологий расширенной реальности в государственном управлении // Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 4. С. 467–474. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-4-467-474

12. Бедрик О. И., Несутулов А. С., Никитин Е. Н. Технологии искусственного интеллекта как фактор развития цифровой экономики: оценка социально-экономических эффектов // Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 5. С. 593–601. http://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-5-593-601