Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Вход
RU
+7 (495) 482-4118
+7 (495) 482-0604
+8 800 250-18-12
  • (бесплатный номер по вопросам подписки)
    пн-пт с 10 до 18
  • Издательство «Медиа Сфера»
    а/я 54, Москва, Россия, 127238
  • info@mediasphera.ru

  • © 1998-2025
+7 (495) 482-43-29
RU
Все журналы
Журнал
Год
Год
Результаты поиска: 0

Суфэльфа А.Р.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Петрищева К.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»

Щербина К.К.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Пономаренко Г.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

Иванова Н.В.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Искусственный интеллект в комплексной реабилитации инвалидов. (Обзор литературы)

Авторы:

Суфэльфа А.Р., Петрищева К.Н., Щербина К.К., Пономаренко Г.Н., Иванова Н.В.

Подробнее об авторах

Журнал: Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2025;102(3): 54‑61

DOI: 10.17116/kurort202510203154

Прочитано: 478 раз

Купить за 300₽
Связаться с автором
Оглавление

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN COMPREHENSIVE REHABILITATION OF PEOPLE WITH DISABILITIES. (LITERATURE REVIEW)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN COMPREHENSIVE REHABILITATION OF PEOPLE WITH DISABILITIES. (LITERATURE REVIEW)

Как цитировать:

Суфэльфа А.Р., Петрищева К.Н., Щербина К.К., Пономаренко Г.Н., Иванова Н.В. Искусственный интеллект в комплексной реабилитации инвалидов. (Обзор литературы). Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2025;102(3):54‑61.
Sufelfa AR, Petrishcheva KN, Shcherbina KK, Ponomarenko GN, Ivanova NV. Artificial intelligence in comprehensive rehabilitation of people with disabilities. (Literature review). Problems of Balneology, Physiotherapy and Exercise Therapy. 2025;102(3):54‑61. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/kurort202510203154

Подписка 2026 Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры (Problems of Balneology, Physiotherapy and Exercise Therapy)
 
МСФ на ЯМ
Использование инфографики авторами научных работ
Рекомендуем статьи по данной теме:
Ди­на­ми­ка мо­тор­ных и фун­кци­ональ­ных на­ру­ше­ний в ран­нем вос­ста­но­ви­тель­ном пе­ри­оде ише­ми­чес­ко­го ин­суль­та. Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2024;(5):13-22
Реаби­ли­та­ци­он­ный по­тен­ци­ал па­ци­ен­тов с ише­ми­чес­кой бо­лез­нью сер­дца, пе­ре­нес­ших ауто­ве­ноз­ное аор­то­ко­ро­нар­ное шун­ти­ро­ва­ние, в оцен­ке эф­фек­тив­нос­ти вос­ста­но­ви­тель­но­го ле­че­ния. Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2024;(5):29-39
Вли­яние раз­ных прог­рамм ре­аби­ли­та­ции на уро­вень тре­во­ги и деп­рес­сии пос­ле хи­рур­ги­чес­ко­го ле­че­ния ра­ка шей­ки мат­ки на ран­них ста­ди­ях. Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2024;(5):40-44
Элек­тро­маг­нит­ная сти­му­ля­ция при дис­фун­кции ди­аф­раг­мы: рит­ми­чес­кая пе­ри­фе­ри­чес­кая маг­нит­ная сти­му­ля­ция как ме­тод вы­бо­ра в вос­ста­но­ви­тель­ном пе­ри­оде ин­суль­та. (Об­зор ли­те­ра­ту­ры). Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2024;(5):57-65
Ис­поль­зо­ва­ние ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та в сов­ре­мен­ной сто­ма­то­ло­гии в Рос­сий­ской Фе­де­ра­ции. Сто­ма­то­ло­гия. 2024;(5):42-45
При­ме­не­ние ме­то­дов ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та в ди­аг­нос­ти­ке и ле­че­нии за­бо­ле­ва­ния пер­вич­но­го зак­ры­тия уг­ла. Вес­тник оф­таль­мо­ло­гии. 2024;(5):130-136
Ва­ли­ди­за­ция по­ка­за­те­лей бал­лис­то­кар­ди­ог­ра­фии для прог­но­зи­ро­ва­ния ин­дек­са эф­фек­тив­нос­ти сна в нор­ме и при ин­сом­нии. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2024;(10):60-66
Вли­яние гид­ро­ки­не­зо­те­ра­пии на дви­га­тель­ные и кар­дио-рес­пи­ра­тор­ные фун­кции при нас­ледствен­ных ми­опа­ти­ях дет­ско­го воз­рас­та. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2024;(11-2):88-95
Роль ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та в ультраз­ву­ко­вой ди­аг­нос­ти­ке уз­ло­вых об­ра­зо­ва­ний щи­то­вид­ной же­ле­зы. Хи­рур­гия. Жур­нал им. Н.И. Пи­ро­го­ва. 2024;(12-2):109-116
Ну­жен ли ис­кусствен­ный ин­тел­лект сис­те­ме здра­во­ох­ра­не­ния?. Ме­ди­цин­ские тех­но­ло­гии. Оцен­ка и вы­бор. 2024;(4):40-48
Резюме / Abstract:

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в течение последнего десятилетия все чаще находят применение в области здравоохранения, что кратно повышает результативность диагностических, профилактических и лечебных мероприятий. Развитие комплексной реабилитации инвалидов находится на пересечении социальной и медицинской областей и классически перенимает инновационные методы здравоохранения, в частности технологии ИИ. Однако применение таких технологий для разных целевых реабилитационных групп (ЦРГ) инвалидов с учетом особенностей возможных реабилитационных мероприятий и услуг сегодня недостаточно изучено.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выявить наиболее распространенные и успешно применяемые технологии ИИ в комплексной реабилитации инвалидов путем анализа зарубежных публикаций.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

В работе были проанализированы зарубежные исследования, описанные в систематических обзорах и рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ), представленных в международной медицинской базе данных PubMed, за последние 5 лет (с января 2019 г. по май 2024 г.). Технологии ИИ были рассмотрены с точки зрения применения в направлениях комплексной реабилитации для разных ЦРГ. Понятие ЦРГ является новым и не имеет аналогов за рубежом, однако его использование в анализе позволяет систематизировать сведения о технологиях ИИ с точки зрения прикладных задач реабилитации инвалидов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наибольшее число исследований применения технологий ИИ в реабилитации относятся к восстановлению двигательных функций инвалида. Проведенный анализ публикационного потока позволяет оценить перспективы и выявить области реабилитации и ЦРГ, где применение технологий ИИ исследовано в большей и меньшей степени.

Ключевые слова / Keywords:

искусственный интеллект
комплексная реабилитация
инвалид
целевые реабилитационные группы

Авторы / Authors:

Суфэльфа А.Р.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Петрищева К.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»

Щербина К.К.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Пономаренко Г.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

Иванова Н.В.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Дата поступления:

03.02.2025

Дата принятия в печать:

13.04.2025

Закрыть метаданные

Литература / References:

  1. Положение инвалидов. Федеральная служба государственной статистики. Ссылка активна на 14.05.2025. https://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/disabilities/
  2. Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: A systematic review. Artificial intelligence in medicine. 2023;146:102693. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102693
  3. Noorbakhsh-Sabet N, Zand R, Zhang Y, Abedi V. Artificial intelligence transforms the future of health care. The American journal of medicine. 2019;132(7):795-801.  https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2019.01.017
  4. Patel VL, Shortliffe EH, Stefanelli M, Szolovits P, Berthold MR, Bellazzi R, Abu-Hanna A. The coming of age of artificial intelligence in medicine. Artificial intelligence in medicine. 2009;46(1):5-17.  https://doi.org/10.1016/j.artmed.2008.07.017
  5. Gómez-González E. Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare: applications, availability and societal impact. Luxembourg: Publications Office of the European Union; 2020.
  6. Ahuja AS. The impact of artificial intelligence in medicine on the future role of the physician. Peer J. 2019;7:e7702. https://doi.org/10.7717/peerj.7702
  7. Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Annals of The Royal College of Surgeons of England. 2004;86(5):334-338. 
  8. Суфэльфа А.Р., Петрищева К.Н., Щербина К.К., Пономаренко Г.Н. Технологии искусственного интеллекта в реабилитации инвалидов: анализ публикационного потока. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(3).
  9. Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: A systematic review. Artif Intell Med. 2023 Dec;146:102693. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102693
  10. Luvizutto GJ, Silva GF, Nascimento MR, Sousa Santos KC, Appelt PA, de Moura Neto E, de Souza JT, Wincker FC, Miranda LA, Hamamoto Filho PT, de Souza LAPS, Simões RP, de Oliveira Vidal EI, Bazan R. Use of artificial intelligence as an instrument of evaluation after stroke: a scoping review based on international classification of functioning, disability and health concept. Topics in Stroke Rehabilitation. 2022;29(5):331-346.  https://doi.org/10.1080/10749357.2021.1926149
  11. Santilli V. Application of machine learning techniques to physical and rehabilitative medicine. Annali di Igiene. 2022;34(1):79-83. 
  12. D’Antoni F, Russo F, Ambrosio L, Vollero L, Vadalà G, Merone M, Papalia R, Denaro V. Artificial Intelligence and Computer Vision in Low Back Pain: A Systematic Review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(20):10909. https://doi.org/10.3390/ijerph182010909
  13. Burdea G, Kim N, Polistico K, Kadaru A, Grampurohit N, Roll D, Damiani F. Assistive game controller for artificial intelligence-enhanced telerehabilitation post-stroke. Assist Technol. 2021 May 4;33(3):117-128.  https://doi.org/10.1080/10400435.2019.1593260
  14. Zhang L, Tashiro S, Mukaino M, Yamada S. Use of artificial intelligence large language models as a clinical tool in rehabilitation medicine: a comparative test case. J Rehabil Med. 2023 Sep 11;55:jrm13373. https://doi.org/10.2340/jrm.v55.13373
  15. Luu DK, Nguyen AT, Jiang M, Drealan MW, Xu J, Wu T, Tam WK, Zhao W, Lim BZH, Overstreet CK, Zhao Q, Cheng J, Keefer EW, Yang Z. Artificial Intelligence Enables Real-Time and Intuitive Control of Prostheses via Nerve Interface. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2022;69(10):3051-3063. https://doi.org/10.1109/TBME.2022.3160618
  16. Olsen S, Zhang J, Liang KF, Lam M, Riaz U, Kao JC. An artificial intelligence that increases simulated brain-computer interface performance. J Neural Eng. 2021 May;18(4). https://doi.org/10.1088/1741-2552/abfaaa
  17. Krasoulis A, Vijayakumar S, Nazarpour K. Multi-Grip Classification-Based Prosthesis Control With Two EMG-IMU Sensors. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2020;28(2):508-518.  https://doi.org/10.1109/TNSRE.2019.2959243
  18. Malcangi M. AI-Based Methods and Technologies to Develop Wearable Devices for Prosthetics and Predictions of Degenerative Diseases. Methods in Molecular Biology. 2021;2190:337-354.  https://doi.org/10.1007/978-1-0716-0826-5_17
  19. Barua PD, Vicnesh J, Gururajan R, Oh SL, Palmer E, Azizan MM, Kadri NA, Acharya UR. Artificial Intelligence Enabled Personalised Assistive Tools to Enhance Education of Children with Neurodevelopmental Disorders-A Review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(3):1192. https://doi.org/10.3390/ijerph19031192
  20. Bublin M, Werner F, Kerschbaumer A, Korak G, Geyer S, Rettinger L, Schönthaler E, Schmid-Kietreiber M. Handwriting Evaluation Using Deep Learning with SensoGrip. Sensors (Basel). 2023;23(11):5215. https://doi.org/10.3390/s23115215
  21. Devi A, Kavya G. Dysgraphia disorder forecasting and classification technique using intelligent deep learning approaches. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry. 2023;120:110647. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2022.110647
  22. Zdravkova K, Krasniqi V, Dalipi F, Ferati M. Cutting-edge communication and learning assistive technologies for disabled children: An artificial intelligence perspective. Frontiers in Artificial Intelligence. 2022;5:970430. https://doi.org/10.3389/frai.2022.970430
  23. Draffan EA, Wald M, Ding C, Yin Y. AI Supporting AAC Pictographic Symbol Adaptations. Stud Health Technol Inform. 2023;306:215-221.  https://doi.org/10.3233/SHTI230622
  24. Gross DP, Steenstra IA, Harrell FE Jr, Bellinger C, Zaïane O. Machine Learning for Work Disability Prevention: Introduction to the Special Series. Journal of Occupational Rehabilitation. 2020;30(3):303-307.  https://doi.org/10.1007/s10926-020-09910-1
  25. Cheng ASK, Ng PHF, Sin ZPT, Lai SHS, Law SW. Smart Work Injury Management (SWIM) System: Artificial Intelligence in Work Disability Management. Journal of Occupational Rehabilitation. 2020;30(3):354-361.  https://doi.org/10.1007/s10926-020-09886-y
  26. de Freitas MP, Piai VA, Farias RH, Fernandes AMR, de Moraes Rossetto AG, Leithardt VRQ. Artificial Intelligence of Things Applied to Assistive Technology: A Systematic Literature Review. Sensors (Basel). 2022;22(21):8531. https://doi.org/10.3390/s22218531
  27. Qi J, Wu C, Yang L, Ni C, Liu Y. Artificial intelligence (AI) for home support interventions in dementia: a scoping review protocol. BMJ Open. 2022;12(9):e062604. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-062604
  28. Huq SM, Maskeliūnas R, Damaševičius R. Dialogue agents for artificial intelligence-based conversational systems for cognitively disabled: a systematic review. Disabil Rehabil Assist Technol. 2024 Apr;19(3):1059-1078. https://doi.org/10.1080/17483107.2022.2146768
  29. Pousada García T, Groba Gonzalez B, Nieto-Riveiro L, Canosa Domínguez N, Maldonado-Bascón S, López-Sastre RJ, Pacheco DaCosta S, González-Gómez I, Molina-Cantero AJ, Pereira Loureiro J. Assessment and counseling to get the best efficiency and effectiveness of the assistive technology (MATCH): Study protocol. PLoS One. 2022 Mar 16;17(3):e0265466. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265466
  30. Herbuela VRDM, Karita T, Furukawa Y, Wada Y, Toya A, Senba S, Onishi E, Saeki T. Machine learning-based classification of the movements of children with profound or severe intellectual or multiple disabilities using environment data features. PLoS One. 2022;17(6):e0269472. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0269472
  31. Mulfari D, La Placa D, Rovito C, Celesti A, Villari M. Deep learning applications in telerehabilitation speech therapy scenarios. Computers in Biology and Medicine. 2022 Sep;148:105864. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105864
  32. Tanabe H, Shiraishi T, Sato H, Nihei M, Inoue T, Kuwabara C. A concept for emotion recognition systems for children with profound intellectual and multiple disabilities based on artificial intelligence using physiological and motion signals. Disabil Rehabil Assist Technol. 2024 May;19(4):1319-1326. https://doi.org/10.1080/17483107.2023.2170478
  33. Liu K, Yu Y, Liu Y, Tang J, Liang X, Chu X, Zhou Z. A novel brain-controlled wheelchair combined with computer vision and augmented reality. BioMedical Engineering OnLine. 2022;21(1):50.  https://doi.org/10.1186/s12938-022-01020-8
  34. Gupta C, Chandrashekar P, Jin T, He C, Khullar S, Chang Q, Wang D. Bringing machine learning to research on intellectual and developmental disabilities: taking inspiration from neurological diseases. Journal of Neurodevelopmental Disorders. 2022;14(1):28.  https://doi.org/10.1186/s11689-022-09438-w
  35. Bertoncelli CM, Altamura P, Vieira ER, Bertoncelli D, Solla F. Using Artificial Intelligence to Identify Factors Associated with Autism Spectrum Disorder in Adolescents with Cerebral Palsy. Neuropediatrics. 2019 Jun;50(3):178-187.  https://doi.org/10.1055/s-0039-1685525
  36. Triantafyllidis AK, Tsanas A. Applications of Machine learning in Real-Life Digital Health Interventions: Review of the Literature. J Med Internet Res. 2019 Apr;21(4):e12286. https://doi.org/10.2196/12286
  37. Pueyo V, Pérez-Roche T, Prieto E, Castillo O, Gonzalez I, Alejandre A, Pan X, Fanlo-Zarazaga A, Pinilla J, Echevarria JI, Gutierrez D, Altemir I, Romero-Sanz M, Cipres M, Ortin M, Masia B. Development of a system based on artificial intelligence to identify visual problems in children: study protocol of the TrackAI project. BMJ Open. 2020 Feb;10(2):e033139. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-033139
  38. Domingo MC. An Overview of Machine Learning and 5G for People with Disabilities. Sensors (Basel). 2021;21(22):7572. https://doi.org/10.3390/s21227572
  39. Takahashi S, Nonomiya Y, Terai H, Hoshino M, Ohyama S, Shintani A, Nakamura H. Artificial intelligence model to identify elderly patients with locomotive syndrome: A cross-section study. Journal of Orthopaedic Science. 2023;28(3):656-661.  https://doi.org/10.1016/j.jos.2022.01.010
  40. Ventura S, Ottoboni G, Lullini G, Chattat R, Simoncini L, Magni E, Piperno R, La Porta F, Tessari A. Co-designing an interactive artificial intelligent system with post-stroke patients and caregivers to augment the lost abilities and improve their quality of life: a human-centric approach. Front Public Health. 2023 Sep;11:1227748. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1227748
  41. Soin A, Hirschbeck M, Verdon M, Manchikanti L. A Pilot Study Implementing a Machine Learning Algorithm to Use Artificial Intelligence to Diagnose Spinal Conditions. Pain Physician. 2022;25(2):171-178. 
  42. Rughani G, Nilsen TIL, Wood K, Mair FS, Hartvigsen J, Mork PJ, Nicholl BI. The selfBACK artificial intelligence-based smartphone app can improve low back pain outcome even in patients with high levels of depression or stress. Eur J Pain. 2023 May;27(5):568-579.  https://doi.org/10.1002/ejp.2080
  43. Nguyen AT, Xu J, Jiang M, Luu DK, Wu T, Tam WK, Zhao W, Drealan MW, Overstreet CK, Zhao Q, Cheng J, Keefer EW, Yang Z. A bioelectric neural interface towards intuitive prosthetic control for amputees. J Neural Eng. 2020 Nov;17(6). https://doi.org/10.1088/1741-2552/abc3d3
  44. Alarcón-Paredes A, Guzmán-Guzmán IP, Hernández-Rosales DE, Navarro-Zarza JE, Cantillo-Negrete J, Cuevas-Valencia RE, Alonso GA. Computer-aided diagnosis based on hand thermal, RGB images, and grip force using artificial intelligence as screening tool for rheumatoid arthritis in women. Med Biol Eng Comput. 2021 Feb;59(2):287-300.  https://doi.org/10.1007/s11517-020-02294-7
  45. Capecci M, Cima R, Barbini FA, Mantoan A, Sernissi F, Lai S, Fava R, Tagliapietra L, Ascari L, Izzo RN, Leombruni ME, Casoli P, Hibel M, Ceravolo MG. Telerehabilitation with ARC Intellicare to Cope with Motor and Respiratory Disabilities: Results about the Process, Usability, and Clinical Effect of the «Ricominciare» Pilot Study. Sensors (Basel). 2023 Aug;23(16):7238. https://doi.org/10.3390/s23167238
  46. Roca P, Attye A, Colas L, Tucholka A, Rubini P, Cackowski S, Ding J, Budzik JF, Renard F, Doyle S, Barbier EL, Bousaid I, Casey R, Vukusic S, Lassau N, Verclytte S, Cotton F; OFSEP Investigators. Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI. Diagnostic and Interventional Imaging. 2020;101(12):795-802.  https://doi.org/10.1016/j.diii.2020.05.009
  47. Bertoncelli CM, Altamura P, Vieira ER, Bertoncelli D, Solla F. Using Artificial Intelligence to Identify Factors Associated with Autism Spectrum Disorder in Adolescents with Cerebral Palsy. Neuropediatrics. 2019 Jun;50(3):178-187.  https://doi.org/10.1055/s-0039-1685525
Связаться с автором
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Обратная связь
Если у вас возникли вопросы, жалобы или предложения, — воспользуйтесь формой обратной связи.
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.
Подать заявку

Вы можете стать автором одного из наших журналов, отправьте заявку и мы рассмотрим ее в течении дня.

Имя
Телефон
E-mail
Сообщение
Вход
Регистрация
E-mail
Пароль
Забыли пароль?

Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов

Восстановление пароля
E-mail
Войти
Зарегистрироваться

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.