［ 編者按 ］隨著人工智慧技術的發展和腦科學的深入研究，機器智慧得到了飛速的提升，人們對人類智慧的認知與神經科學基礎也有了更深的瞭解，人工智慧和腦科學的交叉融合發展為機器智慧與人類智慧的融合提供了可能。而腦機介面（BCI）或許將成為實現這一未來場景的關鍵要素。
在上兩期文章中，我們分享了腦機介面行業50年來的發展歷程以及步入21世紀之後的產業現狀。然而，關於腦機介面在未來場景中的具體應用，到現在也還是眾說紛紜。有人認為消費型的場景市場可觀，尤其是元宇宙概念興起後，人類在現實與虛擬之間進行互動所需要突破的最後一個屏障可能就是腦機介面。但更多專業人士的看法依然傾向於BCI在醫療場景之中的應用，認為值得期待的更應該是BCI這一技術出現的初衷，即對於人體功能作用的監測、替代、改善/恢復、增強、補充。
中國人工智慧產業發展聯盟釋出的《腦機介面技術在醫療健康領域應用白皮書》認為，至少在以下五個場景中，腦機介面“敢為醫療之不能為”。
【紅杉醫療行研】旨在探索在未來醫療發展趨勢中將扮演重要角色的技術領域。全景式掃描搭配穿透式解讀，這裡會有來自行業中最前沿的研究報告，也會有來自紅杉醫療投資團隊對於一線市場的真知灼見。我們與你一起探索醫療未來的未至之境。
腦機介面技術可以直接實現大腦與外部裝置的互動，跨越常規的大腦資訊輸出通路，它在醫療健康領域有廣闊的應用前景。隨著現代醫學對大腦結構和功能的不斷探索，人類已經對運動、視覺、聽覺、語言等大腦功能區有了較為深入的研究。腦機介面裝置在獲取這些大腦區域的資訊後進行分析，相關成果廣泛應用於神經、精神系統疾病的體檢診斷、篩查監護、治療與康復領域。
目前，神經、精神系統疾病正是腦機介面最大的市場和增長最快的應用領域。
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肢體運動障礙診療
根據2010年末統計資料，全國共有殘疾人約8502萬，其中肢體殘疾2472萬人，佔比29%，是6種殘疾類別中人數最多的群體，關於肢體殘疾的治療康復因此尤其重要。
通常，導致肢體運動障礙的疾病有很多，包括腦出血、腦外傷、腦卒中等神經系統疾病可導致患者側腦區對應的肢體控制出現障礙，運動神經元受損可導致的肌萎縮側索硬化症（如漸凍症），脊髓損傷等也會導致肢體運動功能障礙。其中，腦卒中等疾病造成的運動功能障礙是最常見的功能障礙之一。現階段，對於這類患者，臨床上主要採用常規的治療技術，例如手法治療、電子生物反饋等。這些療法主要針對患者的外周治療，對於嚴重損傷的患者治療週期較長、治療效果較弱，採用直接干預大腦的治療方法較少。
腦機介面技術應用在肢體運動障礙診療的目標，是透過提供輔助治療，幫助患者改善當前狀態，提高生活質量。
具體而言，腦機介面技術在肢體運動障礙診療的應用方式主要有兩種：一種是
輔助性腦機介面
，指透過腦機介面裝置獲取患者的運動意圖，實現對假肢或外骨骼等外部裝置的控制；另一種是
康復性腦機介面
，利用中樞神經系統的可塑性，經過腦機介面裝置直接作用於大腦進行重複性反饋剌激，從而增強神經元突觸之間的聯絡，實現修復。
輔助性腦機介面方面。多年來，斯坦福大學的研究人員一直在研究透過腦機介面裝置幫助癱瘓的人重新操控四肢，或者讓截肢者利用自己的思維來控制假肢並與電腦互動，他們在患者身上植入的裝置會記錄大量神經活動，然後透過電線向電腦傳輸。2020年，輔助性腦機介面在侵入式產品開發方面已經取得了可喜的進展。浙江大學對外宣佈了“雙腦計劃”重要科研成果，由求是高等研究院腦機介面團隊與浙江大學醫學院附屬第二醫院神經外科合作完成國內第一例植入式腦機介面臨床研究，患者可以完全利用大腦運動皮層訊號精準控制外部機械臂與機械手實現三維空間的運動。
但是，無線腦機介面傳輸資料耗費的電力極多，以至於植入裝置產生的熱量過多，對患者的安全構成威脅，這成為研究難以突破的瓶頸。
康復性腦機介面方面。這一型別的腦機介面常與虛擬現實技術結合，建立同步閉環康復系統，模擬產生三維空間的虛擬場景，並透過VR裝置向用戶進行視覺反饋。
以腦卒中患者為例，腦機介面已經被證明可以誘導這些患者大腦的神經可塑，重組腦卒中患者的大腦連線，加強神經元的功能性募集以及促進殘存神經通路的重塑，從而調節患者的大腦活動。功能性近紅外光譜（fNIRS）結果顯示，透過腦機介面進行治療後，腦卒中患者損傷的腦區皮質啟用狀態提高，促進了患者運動功能的改善。
義大利PERCRO實驗室透過基於運動想象的腦機介面裝置觸發上肢機器人外骨骼，輔助患者進行抓握和釋放，幫助肢體康復。北京工業大學李明愛團隊研製了採用運動想象控制的腦機上肢運動康復系統，可完成手臂伸屈動作。此外，天津大學、首都醫科大學宣武醫院等知名科研、醫療機構也在這一領域有深入的研究。
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意識與認知障礙診療
首先來看意識障礙。據統計，我國每年有近10萬患者因顱腦外傷、腦卒中、缺血缺氧性腦病等病陷入昏迷，繼而進入長期的意識障礙狀態，即傳統意義上的“植物人”狀態。隨著臨床救治能力的提高，神經急危重症患者死亡率明顯下降，但意識障礙患者數量不斷增多，長期治療給家庭和社會都帶來了巨大的壓力。保守估計，我國有50-100萬存量患者。目前，慢性意識障礙尚缺乏綜合系統規範的治療方式，加速與提高意識障礙患者的功能恢復成為亟待解決的臨床問題之一。
慢性意識障礙包括持續性植物狀態和微意識狀態兩個層次。而且，由於長期處於無法交流的狀態，慢性意識障礙患者很容易被延誤治療，甚至誤診，錯失了最佳的康復機會。
近幾年，腦機介面技術在慢性意識障礙診療領域的研究開始逐漸增多。
2018年11月召開的“第四屆國際昏迷和意識大會暨華山腦損傷及意識障礙論壇”上，世界各國的科學家介紹了腦機介面用於腦損傷及意識障礙的研究成果。其中，來自以色列特拉維夫大學的NathanIntrator教授透過多個案例介紹了腦電監測與指紋識別在意識障礙中的應用；G。TEC公司ChristophGuger教授介紹了使用者友好型腦機介面對於慢性意識障礙患者的重大意義；華南理工大學李遠清教授研究組介紹了多模態的BCI和相關的臨床應用。
2020年5月，中國科學院腦科學與智慧技術卓越創新中心（神經科學研究所）、中國科學院靈長類神經生物學重點實驗室王立平研究組與復旦大學附屬華山醫院神經外科毛穎/吳雪海團隊，在《自然-神經科學》期刊線上發表了題為《探索意識障礙患者層級語言加工》的合作研究論文。在這項研究中，科學家結合多層級語言序列正規化和頭皮高密度腦電記錄，幫助臨床醫生對意識障礙患者的意識水平進行診斷和預後判斷，為意識障礙患者的臨床診療提供了新的參考。
2021年1月，首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經外科意識障礙病區正式揭牌開科。這個病區將主要面向俗稱“植物人”的意識障礙患者，投入運用神經調控、腦機介面等技術最大限度實現意識恢復、神經功能改善。
大量臨床研究表明，透過腦機介面裝置獲取並分析患者的腦電訊號，可以掌握患者的意識狀態，實現意識障礙診斷與評定、預後判斷，甚至與意識障礙患者實現交流。
這類腦機介面產品常採用P300正規化，即依託患者自己的名字、照片等資訊，透過聲音、影象、觸覺等形成靶刺激，以小機率出現，腦機介面裝置獲取患者受到靶刺激後的腦電訊號，從而分析患者狀態。部分患者可能對靶刺激有特異性反應，這種“腦電交流”有助於醫生判別患者是否有喚醒康復的可能，從而有針對性地採取治療措施。
目前，腦機介面在該領域的使用仍存在一些侷限性。
例如，受患者意識波動及注意力集中時間短的影響，腦機介面難取得效能一致性。再如，腦機介面在該領域的應用目前還處於研究階段，正規化複雜，導致患者的訓練時間較長，臨床醫生也需要較長的學習時間。
再看認知障礙方面。我國是世界上各種腦疾病人數最多的國家，其中阿爾茨海默症（老年痴呆症）患者達到1600萬人，全球4個患者中就有一個是中國人。到2025年，這個數字可能會突破4000萬。另有資料顯示，我國65歲以上人群阿爾茨海默病的患病率超過5%。60歲以上的老年人群中，年齡每增加5歲，阿爾茨海默病的患病危險度會增加1。85倍。這一龐大患病群體對社會和家庭壓力巨大。
透過對病患腦電波的檢測可以發現阿爾茨海默病早期症狀，並在早期介入治療。麻省理工學院蔡立慧教授團隊發表研究發現，光與聲的刺激可讓小鼠大腦腦產生有益腦電波，從而改善認知和記憶。這種非侵入式療法為透過腦波治療阿爾茨海默病帶來曙光。美國南加州大學TheodoreBerger教授團隊研究發現了大腦海馬體的記憶密碼，並透過對老鼠和猴子大腦進行的實驗，證實大腦資訊可透過矽晶片的電訊號進行復制以實現記憶移植，植入晶片可以幫助區域性大腦受損、中風和老年痴呆症患者恢復記憶。馬斯克也稱，Neuralink正在研究侵入式腦機介面技術，用於幫助因患上老年痴呆等疾病而失去記憶的人找回記憶。
不過，同樣應該看到，這類研究目前處於很初級的階段，在技術、臨床應用、倫理等方面都面臨巨大挑戰，未來還需要更多的實驗探索。
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精神疾病診療
資料顯示，2019年，我國抑鬱症患病率達到2。1%、焦慮障礙患病率為4。98%，抑鬱症和焦慮症的患病率接近7%，很多特定人群對於心理健康及精神衛生的改善有著迫切的需求。
以抑鬱症患者為例，屬於難治性抑鬱症佔比高達30%，傳統藥物治療、物理治療以及認知行為治療方法，在這類患者身上的效果難以讓人滿意。腦機介面研究的進步，能大大提高許多疑難的精神疾病（如強迫症、抑鬱症、精神分裂症等）的研究和診療水平。
相比於其他生理訊號，腦電訊號可以提供更多深入、真實的情感資訊。透過學習演算法，提取腦電訊號特徵，可以實現多種情緒（諸如愉悅、悲傷、平靜、憤怒、害怕、驚訝、生氣等）的判別分析。
因此，基於腦電訊號的情感識別研究可用於輔助抑鬱症、焦慮症等精神類疾病發病機制的研究和治療。
在精神疾病康復治療方面，基於腦機介面的神經反饋訓練可在抑鬱症、焦慮症等治療中發揮積極作用。實際上，許多科研機構和科技公司正在開展相關研究。例如，Neuralink正在探索透過該技術解決精神分裂症和記憶力喪失等相關精神疾病的方法；Alphabet實驗性研發實驗室的Amber專案，旨在透過腦機介面裝置獲取並分析腦電波，開發針對抑鬱和焦慮的客觀測量方法，幫助醫療保健專業人員更容易和客觀地診斷抑鬱症。
在我國，2020年12月，上海瑞金醫院成立腦機介面及神經調控中心，同時啟動中心的第一個臨床腦機介面研究專案“難治性抑鬱症腦機介面神經調控治療臨床研究”，透過多模態情感腦機介面和腦深部電刺激方法治療難治性抑鬱症，改變傳統藥物治療中由於藥物分佈在全身、很難集中到腦內的現狀難題。
國家心理健康和精神衛生防治中心也計劃發起“基於5G通訊網路的國家心理健康和精神衛生服務管理體系構建及應用試點專案”，其中提到，計劃搭建覆蓋國家中心、試點地區中心醫院及區域醫院的高取樣率神經生理訊號的高精度採集、大容量資料傳輸、精準判別平臺，建立基於中國人群的採集標準、正規化和指標標準和大資料庫，開發基於不同精神疾病的具有敏感性及特異性的任務正規化及採集標準（N170、MMN、P300等焦慮、抑鬱、精神分裂症敏感指標），據此推斷，
透過腦機介面技術實現的腦電訊號採集與分析工作將在心理與精神疾病的預防與篩查中起到關鍵作用。
清華大學心理學系團隊設計並實現了國際上首個基於腦電情緒響應的人格量化測評方法，測評效能達到實用化水平，相關成果發表在《IEEETrans。 Affective Computing》等神經計算領域頂級期刊，可透過五大人格測評得分異常情況實現對個體抑鬱、焦慮水平的評估。據瞭解，該團隊與紅杉被投企業博睿康科技有限公司合作，已經初步形成面向個體心理健康測評的軟硬體一體化應用系統，正在北京、青島等多地開展應用實踐。
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感覺缺陷診療
人類具備聽覺、視覺、觸覺等多種感覺器官，經初級加工後傳至大腦皮層的相應功能區。現代醫學已經探明，顳葉負責聲學加工、枕葉負責視覺加工、額葉既負責體觸覺加工，也承擔高階認知功能。
當前，世界上有較大比例人群存在先天或後天導致的感覺缺陷。以我國為例，視覺障礙群體將近1800萬，佔世界總數的1/5，同時我國也是世界上聽力殘疾人數最多的國家，有聽力殘疾人數達2780萬人。腦機介面技術可以使患者自身的感覺資訊被腦機介面裝置解碼，實現感覺恢復。目前，該項技術已經在聽覺、視覺、觸覺等感覺缺陷診療中發揮積極作用，未來可期。
2020年5月，美國貝勒醫學院Daniel Yoshor教授團隊透過腦機介面技術，使用動態電流電極刺激大腦皮層，在受試者腦海中成功呈現指定影象，幫助盲人恢復視覺，這一成果發表在國際頂級期刊《Cell》。天津大學神經工程團隊聯合國家兒童醫學中心、首都醫科大學附屬北京兒童醫院聽力學團隊，利用腦電技術提供客觀有效的人工耳蝸植入兒童聽覺康復評估方法，為腦機介面在兒童聽覺康復方面的應用奠定了基礎，有助於為人工耳蝸除錯和聽覺言語康復訓練提供更準確的參考依據。該項研究成果發表於國際聽力領域最具權威及影響力的專業學術期刊之一《HearingResearch》。2020年4月，俄亥俄州巴特爾紀念研究所和俄亥俄州立大學的研究人員在《Cell》上釋出了新的研究成果，他們使用腦機介面放大患有脊髓損傷病人手上殘餘的觸覺訊號並傳遞給大腦，幫助患者恢復觸覺和部分活動能力。
在技術取得現有突破的同時，我們也看到，
由於人類大腦視覺皮層中包含了數十億個神經元，而現有的腦機介面技術僅刺激了其中的一小部分，下一步技術難點將是開發具有更多電極的電極陣列，實現更精確地刺激，
最終幫助患者實現更準確的感覺重建。
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癲癇和神經發育障礙診療
癲癇與皮層神經發育缺陷關係十分密切。國際抗癲癇運動調查資料顯示，我國癲癇患病率為7%，活動性癲癇患病率為4。6%，據此估算，我國目前癲癇患者約為900多萬人，其中活動性癲癇患者為640多萬人，但癲癇治療缺口較大。
實際上，癲癇是腦機介面系統最早應用的疾病領域。
這是因為，癲癇發作具有典型的電生理異常，呈現狀態性特點。在癲癇診斷中，腦電一直是臨床診斷的金標準。隨著採集裝置與方法的突破，對腦功能和疾病的研究越發深入，腦機介面在癲癇領域已經有很多相對成熟的應用。例如，在癲癇診療中，可以透過腦電輸出判斷大腦的功能和疾病訊號，透過對顱內電極的電刺激輸出“指令”，以誘發患者功能區的響應，或者透過手術切除、熱凝、鐳射損毀等技術實現改變和治療大腦的癲癇網路。
從無創腦電到ECoG、SEEG甚至單細胞電極，腦機介面技術越來越精確的幫助臨床定位腦功能及腦疾病。1937年，Foerster首先在神經外科應用直接電刺激識別腦功能區，後來Penflidld將其應用於癲癇手術中，並且在此基礎上建立了brodmann腦皮質定位模型。隨著監測裝置和技術的進步，各種新型麻醉藥物的出現以及麻醉技術尤其是全麻醉喚醒技術的進步，術中腦功能區的定位越來越安全、準確，有效地保障了手術的安全性，極大地提升了手術效果。隨著SEEG的推廣，其在癲癇術前評估術中電刺激以確定功能區及病灶已成常規應用。
除癲癇外，腦機介面技術還應用在其他神經發育缺陷中。
根據中國教育協會公佈的最新多動症兒童調查顯示，我國約有3000萬兒童存在多動、注意力不集中、學習障礙等問題行為，其中，1461萬至1979萬個孩子患有注意缺陷多動障礙，即兒童多動症。除了多動症之外，自閉症、語言障礙、睡眠障礙等神經發育障礙的發病率也居高不下，嚴重影響了我國兒童的腦智健康。目前，這些發育相關功能性腦疾病首選無創手段干預，有創干預技術還有很大侷限性，特別是在疾病早期，針對孩子的狀態進行反饋訓練治療具有很大應用前景。
神經反饋是歷史悠久的腦機介面互動系統中的一種，反饋訓練技術可以最佳化這類疾病的診療流程。隨著科技的不斷進步，神經反饋訓練作為治療多動症的非藥物手段之一，已擁有著最多的支撐研究證據。如何利用並進一步完善目前已有的神經反饋訓練方案，從而更高效地治療多動症，已成為很多科研團隊的核心研究方向。挪威卑爾根大學胡Duric等研究團隊指出，藥物治療僅能提高患者在行為以及注意力方面的表現，但卻不能像神經反饋訓練一樣改善患者的學術表現以及交流互動能力。新加波南洋理工大學YLiu和他的團隊，根據過往Bazanova&Aftanas等研究人員的相關文獻介紹了一種可最佳化目前Theta/BetaRatio（TBR）神經反饋訓練方案的新演算法以及新的電子遊戲，從而使得神經反饋訓練更加有效、新穎、有趣。北京大學第六醫院孫黎研究員採用基於Alpha節律的神經反饋干預配合認知訓練，顯著改善注意缺陷多動障礙兒童的注意和執行功能。2021年，國家兒童醫學中心（上海）等啟動腦機介面行動式神經反饋系統訓練聯合研究專案，將進一步透過結合腦機介面、近紅外光腦功能成像、核磁共振、基因學等多學科途徑，為兒童行為發育的評估和診療體系貢獻創新性技術成果。
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