В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 24 сентября 2026 года, представлен новый подход к лечению легкого когнитивного нарушения (ЛКН) с использованием каузального обучения с подкреплением (Causal Reinforcement Learning). Авторы предлагают метод, который не только предсказывает эффективность вмешательств, но и учитывает причинно-следственные связи между состоянием пациента и результатами терапии, что позволяет динамически адаптировать план лечения. В отличие от стандартных алгоритмов машинного обучения, данный подход минимизирует смещение, возникающее из-за непостоянства стратегий назначения лечения в реальных клинических данных. Исследование демонстрирует, как ИИ-система может персонализировать дозировки и частоту когнитивных тренировок для каждого пациента, максимизируя долгосрочные улучшения когнитивных функций. Ключевые результаты показывают значительное превосходство предложенного метода над традиционными алгоритмами обучения с подкреплением и статическими протоколами лечения в стабилизации когнитивных показателей. Это открытие имеет высокую значимость для практики, так как предлагает инструмент для создания истинно персонализированной медицины в неврологии и геронтологии. Методология включает анализ больших массивов клинических данных с применением структурных каузальных моделей, интегрированных в цикл обучения с подкреплением. Работа открывает путь к созданию автономных систем поддержки принятия врачебных решений для хронических нейродегенеративных состояний.