人工智能与神经科学的融合应用不仅推动了人工智能本身的发展，促进了神经科学在基础研究和临床应用中的进步，也引发了隐私、伦理和公平性等问题。本文就神经系统数据的敏感性要求强调隐私保护，涉及隐私与安全、自主性与知情同意、公平性与偏见、责任归属及人类身份等伦理约束进行了探讨；总结并分析了人工智能在神经系统疾病诊断、神经系统疾病的风险策略制定、神经系统疾病的治疗与预后预测、神经系统疾病的智能康复等应用现状和特征；最后对隐私计算技术［如联邦学习、差分隐私、多方安全计算（MPC）、区块链、可信执行环境（TEE）］通过匿名化、加密和去中心化存储，保障数据安全和可信性等进行设计和规划，包含数据采集、隐私处理、安全计算、存储与验证及应用输出层，结合现代加密技术、IPFS存储和DID身份管理，确保“数据可用而不可见”。未来，AI与神经科学的融合将在多中心协作、个性化诊疗及伦理合规框架下持续发展，形成安全、可信的神经数据生态系统。