Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji (SI) znacząco przyspiesza rozwój neurologii i neurofizjologii, umożliwiając precyzyjną analizę sygnałów EEG. Artykuł omawia kluczowe komponenty systemów SI w kontekście danych EEG, w tym przepływy danych, modele danych oraz algorytmy uczenia maszynowego. Przedstawiono strukturę danych EEG, uwzględniając surowe szeregi czasowe obarczone artefaktami oraz metadane dotyczące urządzeń, protokołów i kontekstu klinicznego. Omówiono zaawansowane metody, takie jak connectomics, analiza sieci dynamicznych, symulacyjne wnioskowanie bayesowskie oraz harmonizacja danych. Podkreślono integrację systemów RAG z wiedzą medyczną, architektury augmented memory oraz neuro-inspired approaches. Wyodrębniono kluczowe zastosowania SI w neurologii, w tym diagnostykę obrazową, detekcję napadów i medycynę precyzyjną. Przedstawiono nowe kierunki, obejmujące modele foundation, podejścia multimodalne oraz interfejsy adaptacyjne. Analiza opiera się na standardach, takich jak EEG-BIDS i HED, zapewniających spójność przetwarzania. Wyniki wskazują na poprawę dokładności i efektywności modeli dzięki wysokiej jakości danych i zaawansowanym algorytmom. Wnioski podkreślają konieczność integracji biologicznych inspiracji w SI dla lepszego wspomagania decyzji klinicznych.

Advances in artificial intelligence (AI) significantly accelerate progress in neurology and neurophysiology, enabling precise EEG signal analysis. The article discusses key components of AI systems in the context of EEG data, including data flows, data models, and machine learning algorithms. The structure of EEG data is presented, considering raw time series burdened with artifacts and metadata regarding devices, protocols, and clinical context. Advanced methods such as connectomics, dynamic network analysis, simulation-based Bayesian inference, and data harmonization are reviewed. The integration of RAG systems with medical knowledge, memory-augmented architectures, and neuro-inspired approaches is emphasized. Key applications of AI in neurology are highlighted, including imaging diagnostics, seizure detection, and precision medicine. New directions are outlined, encompassing foundation models, multimodal approaches, and adaptive interfaces. The analysis relies on standards like EEG-BIDS and HED, ensuring processing consistency. Results indicate improved model accuracy and efficiency through high-quality data and advanced algorithms. Conclusions stress the need for integrating biological inspirations in AI for better clinical decision support.