脑机接口（BCI）技术作为一项突破性创新应运而生，在各个领域，尤其是医疗保健领域具有深远影响。通过在人脑与外部设备之间建立直接通信路径，脑机接口系统为诊断、治疗和康复提供了前所未有的机会，从而重塑了医疗实践的格局。然而，尽管脑机接口技术潜力巨大，但在临床环境中广泛应用仍面临一些挑战。其中包括需要强大的信号采集和处理技术，以及优化用户培训与适应。克服这些挑战对于释放脑机接口技术在医疗保健领域的全部潜力，实现个性化、以患者为中心的医疗服务的承诺至关重要。

近日，研究人员通过调研了近10年（2014~2024）生物医学和生命科学的数据库，深入分析了220篇脑机接口在医疗应用领域的相关研究，探索了脑机接口的多样用途及变革患者护理的潜力，并将其医疗应用细分为可及性（无障碍辅助）、一般医疗应用、心理学/神经学、儿科应用和个性化医疗等类别。

可及性

这类研究的目的是对患有肌萎缩侧索硬化症（ALS）、脑卒中、脑/脊髓损伤（SCI）、脑瘫、肌肉萎缩症等疾病的患者进行脑机接口研究，涵盖假肢控制、康复和轮椅移动解决方案。

假肢控制

传统假肢控制技术如肩带控制、肌电控制和WILMER肘部控制，难以满足完全瘫痪患者需求，而基于脑电图（EEG）的脑机接口为重度运动障碍者提供了新途径。它通过检测EEG中的运动信号来控制外部动力假肢，可利用手部运动想象时EEG模式分类得到的二进制输出信号进行控制，且需实时分析EEG信号。多项研究对脑机接口在假肢控制中的应用进行了探索，Guger等人结合脑机接口新进展与现代假肢工具，通过EEG信号控制假肢；Katyal等人开发的脑机接口系统结合EEG和肌电信号，利用深度神经网络实现假肢实时控制。此外，还有研究运用机器学习解码事件相关电位，以理解机械臂意图，混合脑机接口系统在抓放任务中取得了较高分类准确率。

康复

脑机接口（脑机接口s）的研究主要目的是为因神经退行性疾病或脑卒中导致严重运动障碍的个体提供辅助技术。虽然大多数康复工具只需要最低限度的运动控制，但脑机接口使严重运动功能障碍的患者能够参与治疗任务。基于脑电图（EEG）的范式，包括感觉运动节律、慢皮层电位、事件相关电位（ERPs）和视觉诱发电位，在此情况下通常会被用到。

已有多项研究对瘫痪的肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者以及因神经系统疾病导致身体残疾的患者的认知功能进行了评估。三种基于脑电图的模式（慢皮层电位，SCP；感觉运动节律，SMR；以及P300）是实现EEG脑机接口系统的有前景的解决方案。虽然许多研究表明脑机接口操作取得了成功，但也有其他研究显示，在分类准确率（CA）和信息传输率（ITR）方面表现不佳。P300脑机接口表现出较高的ITR，但受疾病严重程度的影响很大，而基于SMR的脑机接口系统具有适应性，但对某些受试者来说存在不可靠的缺点。尽管在一些研究中性能表现较高，但大多数脑机接口系统和应用主要用于研究环境，尚未成功应用于患者家中，供其持续日常使用。

轮椅移动

脑机接口系统为重度行动障碍者操控轮椅带来了新可能，用户通过脑信号即可控制轮椅移动，显著提升了行动独立性与灵活性，目前研究人员正积极开展实验和临床试验进行系统设计。在脑机接口控制的免提轮椅导航研究中，有团队采用线性判别分析、支持向量机（SVM）和K-近邻（K-NN）等机器学习模型，基于EEG数据对心理任务进行分类，结果显示SVM模型在分类心理任务时准确率高达96.9%。

此外，还有基于运动想象任务刺激的系统用于帮助如肌萎缩侧索硬化症等重度运动障碍患者，部分研究通过对患者施加触觉刺激并记录特定脑电位置的EEG数据开展研究，也有团队开发混合脑机接口以控制集成轮椅和机械臂系统。同时，有研究开发出脑机接口增强框架，使实时控制机械臂执行连续任务的效率大幅提升；而旋转对齐域适应方法（RMRA）能有效处理脑机接口中的跨会话和跨主体问题，在不同运动想象EEG数据集实验中取得良好效果。

虚拟现实可及性

虚拟现实（VR）可及性代表着在利用脑机接口技术提升身体残障人士虚拟体验方面的重大飞跃。脑机接口有助于实现虚拟现实的可及性，使身体残障用户能够通过脑信号在虚拟空间中进行交互。这一开创性的应用通过对脑信号的解读，使人们能够在虚拟空间中进行交互，从而赋予个人能力。

辅助和替代沟通

辅助和替代沟通（AAC）涵盖将神经信号转化为有意义的沟通，为无法言语或在传统沟通方式上面临困难的人提供了一条生命线。许多学者致力于在这一背景下开发基于脑机接口的解决方案。在一项此类研究中，研究者试图评估受肌萎缩侧索硬化症（ALS）影响的个体如何在行列AAC扫描模式的背景下掌握操作基于运动的脑机接口开关的技能。此外，该研究旨在探索与BCI-AAC性能相关的以人为本的因素。脑机接口在AAC中的这种进步为改善患有ALS、脑瘫或瘫痪等严重疾病的个体的生活提供了巨大潜力。这项技术为自我表达和社会互动创造了新的机会，从而丰富了面临这些挑战的个体的整体福祉。

一般医疗应用

脑机接口在应用过程中进一步延伸到沟通支持和神经系统疾病管理。在一般医疗应用领域，针对患有神经系统疾病的患者、无法言语或瘫痪的患者、遭受严重脑卒中和创伤性脑损伤的患者，已经取得了重大进展。

药物优化

在药物优化方面，脑机接口技术参与评估药物的疗效和潜在不良反应。通过分析大脑活动模式，脑机接口能够洞察患者对各种药物的反应，这可能有助于个性化治疗调整和完善用药方案。Borgheai等人提出了一种预测模型，该模型使用了结合功能近红外光谱和脑电图的多模态脑机接口系统。此类预测模型的R-2值最高可达0.942，平均性能提升5.18%。药物优化中的其他脑机接口模型包括药物警戒脑机接口、药理神经成像脑机接口和药效学反应脑机接口。

疼痛管理

脑机接口通过监测与疼痛感知相关的神经信号，为疼痛管理做出贡献。这些信息可用于制定个性化的疼痛管理策略，包括靶向药物递送或神经刺激技术，以缓解疼痛并提高患者的舒适度。此外，脑机接口有助于实施用于疼痛管理的神经刺激技术。神经刺激方法，如脊髓刺激或经颅磁刺激，可调节神经活动以缓解疼痛。脑机接口提供疼痛程度的实时反馈，从而能够精确调整神经刺激设备的参数，为个体患者优化疼痛缓解效果。

手术规划

在手术规划中，脑机接口通过绘制大脑活动图谱来辅助术前评估，以识别手术过程中的关键功能区域和潜在风险。这些信息可指导手术策略，将风险降至最低，并通过确保精确且个性化的治疗方案来提高手术效果。除了辅助术前评估外，脑机接口还通过提供大脑活动模式的实时反馈，为手术规划做出重要贡献。此类反馈使外科医生能够动态调整手术方法，确保关键功能区域得以保留，并降低手术过程中出现术中并发症的风险。

睡眠障碍监测

睡眠期间的大脑活动模式可以进行分析。通过监测与睡眠阶段和睡眠障碍相关的神经信号，脑机接口可以提供客观数据，用于诊断睡眠障碍、评估治疗效果，并为个性化睡眠管理干预提供依据。例如，研究人员设计了一种利用经颅微电流刺激的新型睡眠障碍治疗系统。关键技术规格包括可调节的刺激频率为0.5赫兹、1.5赫兹和100赫兹，采用双相恒流刺激，刺激电流可在0至1毫安范围内连续调节。需要注意的是，基于脑机接口的睡眠监测系统的实施仍处于早期阶段，需要进一步的研究和开发来验证其有效性和可靠性。

人机交互

脑机接口通过实现大脑与计算机系统之间的直接通信，彻底改变了人机交互。这项技术允许用户仅通过脑信号来控制计算机、设备和界面，为身体有残疾或限制的人提供了一种新颖且直观的交互方式。如研究人员开发了一种多标签顺序卷积神经网络（EM-LSCNN）来识别给定人脸的面部特征点。在根据用户进行实施和微调后，该模型可改变鼠标指示器在屏幕视口上的移动，从而无需使用物理鼠标。在另一项与人机交互相关的研究中可以使用户能够通过转换实时突触命令来操纵光标。

通信辅助

非侵入式脑机接口通过将脑信号转化为文本或语音，帮助言语障碍者实现有效沟通，提升独立性、社交能力和生活质量。Zhou等人提出混合异步脑机接口与计算机视觉结合的机械臂控制系统，融合稳态视觉诱发电位和眨眼相关眼电信号，支持用户异步选择15种指令，控制机械臂在3D空间执行动作（如目标抓取），计算机视觉辅助提升任务精度。PooyaChanu等人利用脑电图（EEG）控制假肢手，验证了运动神经元障碍者用EEG控制假肢的可行性。另外，侵入式脑机接口（如皮质电图ECoG）直接连接神经活动与语言产生，Leuthardt和Rabbani等研究显示其在语音控制中的应用潜力，但面临手术植入风险、伦理争议及设备/医疗成本高等问题，导致相关研究较少。

心理学/神经学

脑机接口应用在应对和管理多种神经系统疾病方面具有广阔的潜力。从检测阿尔茨海默病、了解情绪状态，到为心理健康诊断的治疗方法提供更深入的见解，脑机接口有着众多应用。

阿尔茨海默病治疗

机器学习算法用于开发各种预测模型，以解码脑电图（EEG）特征、分类信息，并在辅助治疗神经系统疾病时为用户提供定制化反馈。动机、注意力和挫败感等心理因素在人机交互中也起着重要作用。如一项研究评估了脑机接口系统在促进痴呆患者认知康复和神经可塑性方面的有用性。

抑郁症

脑机接口可为个体提供脑活动实时反馈，对抑郁状态进行分类和检测，从而使其能进行神经反馈训练。如Widge等人提出深部脑刺激治疗抑郁症可能因结合脑机接口技术成熟迈向重大发展阶段。研究人员开发机器学习算法区分抑郁与非抑郁个体，可准确从EEG信号检测重度抑郁症。另外EEG干预可能为管理脑卒中患者的卒中后抑郁提供更个性化有效的方法。

癫痫/癫痫发作

近年来，基于脑电图（EEG）的脑机接口在癫痫领域的应用取得了显著进展，主要用于癫痫的评估、治疗和管理。基于稀疏表示的分类方法在EEG信号处理中展现出巨大潜力，能够显著提高基于EEG任务的准确性和效率，尤其是在治疗癫痫方面。Caldwell等人研究了直接电刺激作为一种为皮层脑电图（ECoG）脑机接口提供皮层输入的使能技术的潜力。此外，立体定向脑电图在癫痫的评估和管理中起着至关重要的作用，特别是在标准脑电图或成像等其他诊断技术未能得出明确结果的情况下。

脑机接口技术在改善癫痫管理方面具有巨大潜力，它能够实现癫痫发作的早期预测和检测，推动靶向神经调控疗法的发展，并指导制定个性化治疗策略。诸如神经刺激（RNS）等设备可以集成在一起，以便在检测到癫痫发作活动时，向大脑提供靶向电刺激。此外，脑机接口能够根据大脑活动模式实时自动检测和分类癫痫发作。这种能力使得及时干预成为可能，例如触发响应设备或提醒医疗服务提供者，从而减轻癫痫发作的影响并确保患者安全。

情感分类

脑机接口可根据大脑活动模式对人类情绪状态进行分类和解读。Teo和Chia对利用深度学习模型进行基于脑电图的兴奋检测在游戏、营销和心理健康等领域具有实际应用价值。在基于脑电图的情绪分类背景下，作者提出了一种新颖的方法，将脑电图和皮肤电反应相结合来捕捉和分类情绪状态。随机森林模型在情绪识别中达到了84.5%的最高准确率。

压力评估

脑机接口与机器学习模型相结合，可以对包括压力在内的情绪状态进行分类。通过分析大脑活动的不同模式，脑机接口系统能够识别个体何时、如何以及在何种程度上经历压力。Khosrowabadi等人提出了一种脑机接口系统，该系统可根据从参与者脑电图信号数据中提取的特征，对他们的心理压力水平进行分类。

认知障碍

脑机接口技术可以通过提供替代的沟通和互动方式，帮助患有严重认知障碍的患者。通过这种方式，他们可以利用脑信号控制通信设备来表达自己并与周围环境进行互动。基于脑机接口的认知训练任务，如记忆练习、注意力训练和执行功能挑战，可根据个人需求提供有针对性的认知刺激和反馈。

神经精神障碍

神经精神障碍涵盖一系列心理健康状况，包括精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症。基于脑机接口的神经反馈技术可能为控制这些障碍的症状提供新的治疗方法。众多研究人员已在神经精神障碍领域探索了脑机接口技术的不同方面。一项显著进展是创建了一个估计和分类系统，该系统在利用结构磁共振成像（sMRI）脑部图像时考虑年龄和性别因素。该系统旨在通过纳入人口统计学变量并利用先进的神经成像技术，提高神经精神障碍诊断和分类的准确性。通过将脑机接口与结构磁共振成像数据相结合，研究人员试图增进我们对这些障碍神经机制的理解，并制定出更有效的、针对个体患者的诊断和治疗策略。

焦虑评估

焦虑评估是指对焦虑症进行评估和管理，如社交焦虑症、广泛性焦虑症和创伤后应激障碍（PTSD）。通过分析与压力和觉醒相关的大脑活动模式，脑机接口有助于提供焦虑的生物标志物。这种基于脑机接口的设计可以提高焦虑评估的准确性。其他应用包括为治疗决策提供信息，以及促进新干预措施的开发，如基于脑机接口的生物反馈训练以调节焦虑。

儿科应用

在儿科医疗保健领域，有许多用于诊断、治疗和康复的创新解决方案。通过此类技术可以测量儿科患者的认知功能，帮助临床医生评估注意力、记忆力和执行功能技能。这一应用可进一步细分为儿科神经康复和神经发育监测。

注意缺陷多动障碍

注意缺陷/多动障碍（ADHD）是一种神经发育障碍，其特征为在保持注意力、控制冲动和调节活动水平方面存在困难。脑机接口能够通过观察与注意力集中和分散相关的大脑活动模式，实时监测注意力过程。脑机接口可以根据对注意力状态的实时评估来调整任务参数或提供激励提示，同时采用与神经反馈机制相一致的交互式设计，从而促进任务完成和目标实现，来帮助患有注意缺陷障碍和注意缺陷多动障碍的儿童。

小儿神经康复

儿科神经病学研究基于对儿童脑-行为关系、神经发育机制以及神经疾病生物标志物的探究。通过研究大脑活动模式，脑机接口加深了我们对儿科神经系统疾病的理解，有助于早期诊断、干预和个性化治疗方案的制定。哈桑等人开展了一项研究，利用一种潜在的神经病理性疼痛诊断生物标志物。这项研究预期获得的见解，在针对脊髓损伤患者开发基于神经反馈的神经康复以及基于连接性的脑机接口方面，具有重要的临床意义。

神经发育监测

神经发育监测需要随着时间的推移，系统地观察和评估儿童的神经及认知发育情况。这一过程使医疗保健专业人员能够追踪发育里程碑，识别潜在的发育迟缓或障碍，并在必要时提供早期干预和支持。通过监测从婴儿期到儿童期的神经发育，临床医生能够及早发现并解决神经发育方面的问题，促进儿童在认知、社交和情感健康方面取得最佳结果。

个性化医疗

通过脑机接口技术实现的个性化医疗，是根据个体患者独特的神经活动模式、认知能力和临床特征，量身定制医疗治疗和干预措施。医疗服务提供者可以通过脑机接口实时深入了解患者的脑功能和神经状态，从而实现更精确的诊断、治疗方案制定和治疗干预。

神经反馈疗法

神经反馈疗法已被用于治疗多种神经和心理疾病，包括注意缺陷多动障碍（ADHD）、焦虑症、失眠症、创伤性脑损伤、抑郁症、癫痫和创伤后应激障碍。它还用于运动员、音乐家和其他寻求提高认知功能和注意力的专业人士的巅峰表现训练。量身定制治疗剂量有可能优化运动功能的改善。

个性化治疗方案规划

个体治疗规划涉及定制医疗干预措施和疗法，以契合每位患者的特定需求、特征和偏好。这种方法认识到，由于遗传、生活方式、并存疾病和个人偏好等因素，个体对治疗的反应可能各不相同。通过为每位患者定制治疗方案，医疗服务提供者能够最大限度地提高干预措施的有效性，将不良反应降至最低，并改善患者的治疗效果。闭环脑机接口（ci脑机接口）技术可以通过提供有关患者神经活动、认知功能以及对干预措施的实时反应的见解，对个体治疗规划产生重大影响。

结语

脑机接口技术在众多领域展现出巨大潜力，脑机接口技术在医疗应用中仍存在诸多局限。在现实环境中，脑机接口系统的可靠性有待进一步验证，脑电图（EEG）信号因电极放置、信号伪影等因素产生的变异性会影响结果准确性；现有研究对脑机接口设备长期有效性和可用性的评估不足，在涉及阿尔茨海默病和抑郁症等研究时，还面临着严格的伦理考量，需确保参与者充分知情同意，并严格遵守数据保密、隐私保护等伦理规范。此外，神经发育监测和神经反馈治疗等技术因成本高昂，限制了其广泛应用，亟需多方协作以降低成本、争取保险覆盖和增加研发资金。

在技术发展层面，非侵入式脑机接口，特别是基于EEG的方法因风险低、易实施而被广泛研究，但在有效性、可及性和适应性方面仍存在不足，如侵入性与控制精度的平衡、跨用户脑机接口的可扩展性以及满足特定用户需求的个性化定制等问题亟待解决。侵入式脑机接口虽在假肢精细控制和感官反馈上潜力巨大，但受伦理与技术挑战限制，相关研究较少。未来研究应致力于平衡侵入式脑机接口的高精度与非侵入式脑机接口的安全性、可及性，并深入探索康复和假肢领域脑机接口的个性化适配，优化反馈机制，提升脑机接口技术在现实场景中的适用性与用户体验。

*本文主要参考6月16日发表于《Journal of Medical Signals & Sensors》《医疗保健领域脑机接口技术综合概述：研究视角》（A Comprehensive Survey of Brain–Computer Interface Technology in Health care: Research Perspectives）一文，并基于原文进行了概括和少量改动，如需了解原文请参考下方链接和加入“脑机接口”知识星球。

*本文图片来自网络搜索，侵删。

参考：

https://doi.org/10.4103/jmss.jmss_49_24

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