在科学发展的前沿，人工智能(AI)正悄悄地改变我们的生活和思维方式，在农业、金融、气象预测、自动化操作、社交媒体等方面提供了诸多的应用。机器学习与深度学习不断推进了AI在医学领域中的应用，比如IBM沃森诊疗系统等等，引起了人们的极大关注。

AI不断对医疗数据进行机器学习和智能分析，正在逐步建立个体化数据特征的诊断决策模型。智能分析技术对疾病模型的训练、验证和校准，将有助于解决神经外科系统疾病的复杂多层关系，还可能帮助医师降低对疾病识别的错误率和长期复杂操作的疲劳度，提高对疾病的认知和外科手术的安全性。因此，基于机器学习语言和神经网络应用的神经外科疾病研究越来越多，但是，这些数据的建模和分析在国内外神经外科领域尚处于起步阶段。

A I 是不断发展的学科， 基于对机器学习语言、神经网络、自然语言和计算机视觉等研究的不断深入，新技术新方法将会不断涌现，为现实问题的解决提供了更为准确的预测性和可重复性。目前，机器学习语言与深度学习技术仍然存在缺陷和不足，因此，除了计算机核心算法外，AI更需要医疗专家和医疗的大数据。

神经外科相逢A I 快速发展，必将是学科交叉发展的需要; A I 遇到神经外科， 必将是相互促进发展的需要。不同地区神经外科发展不均衡，诊疗技术存在明显差距。基于深度学习神经外科顶尖专家的理念和技术，充分利用神经外科病例资源数据基础，研究神经外科系统疾病术前诊断、术中影像及术后预后风险预测，建立疾病可靠诊断决策模型，进一步研发疾病诊疗决策交互平台，并进行广泛科学的临床验证，AI在神经外科的应用未来前景应该是一片光明。同样， 脑科学研究是AI核心技术发展的重要基础。人类认知功能、神经网络与类脑研究必将促进智能技术的发展，神经外科站位脑科学计划，术前临床影像和认知功能认识，术中导航电生理与术后神经功能康复，神经外科在脑计划研究中扮演着重要角色。