脑机接口通过在大脑与外部设备之间建立一种直接的信息通路。近年来，随着脑科学、神经科学和人工智能等学科的迅速发展，使得我们对大脑功能和疾病有了更深入的理解，促进了智慧医疗的创新。通过脑机接口技术，有望实现更快速、精确和个性化的医疗诊断和治疗，为患者提供更好的医疗服务。然而，在脑机接口赋能智慧医疗的道路上，也存在许多挑战，例如：脑机接口泛化性、脑机接口范式设计、个性化生物标记物的寻找；以及临床应用方面的脑机交互设备的自然性等问题。
2023年10月28日下午，CNCC2023|脑机智能赋能智慧医疗论坛在沈阳皇朝万鑫酒店举行，由中国计算机学会YOCSEF广州分论坛学术委员会、暨南大学信息科学技术学院、浙江大学脑机智能全国重点实验室承办。本次论坛主席由暨南大学的龙锦益教授和浙江大学的赵莎研究员共同担任。论坛特邀讲者邬霞教授、何江弘教授、徐鹏教授、黄永志研究员和李舒蕊博士分别围绕脑机接口在临床应用场景中的泛化能力、有效性、交互自然性、范式设计等重要问题做了精彩报告，为与会者全面详细介绍了非侵入式和侵入式脑机接口技术在康复医学领域的关键应用和主要进展，并讨论利用脑机接口提升医疗智能化所面临的关键技术挑战及其潜在解决方案。
首先，来自北京师范大学的邬霞教授带来了题为《基于脑机接口的脑状态解码泛化研究》的开场报告。邬霞教授聚焦目前脑状态解码模型泛化性不足的问题，从跨任务、跨被试和跨站点这三个方面，分享了提升基于脑机接口的脑状态解码模型泛化性的前沿进展，展望脑状态解码泛化赋能智慧医疗的未来发展方向。
来自北京天坛医院的何江弘教授作了题为《严重失智人群的意识检测与人机交互临床需求与应用》的报告。何教授从严重失智人群的意识输出与交互这方面的问题展开介绍汇报，何教授临床需求、实际应用、未来发展三个方面介绍如何从不同程度的认知范式进行严重失智人群的意识检测评估，并借助于人机交互和自然交互相结合的方式识别其意识。
来自电子科技大学的徐鹏教授作了题为《面向智能交互的个体行为解码技术》的报告，徐教授从大脑在高级认知过程信息加工中体现出的网络特性出发，介绍如何从低信噪比脑电信号中可靠的构建不同层面的网络，并发展相应的方法，从网络中挖掘出相关辨识信息，对包括运动想象、情绪、以及决策等多种个体行为进行可靠预测，并把相关网络指标作为临床疾病的诊断以及神经反馈康复的生物标记。
来自天津大学的黄永志副研究员作了题为《面向脑疾病诊疗的脑磁图联合颅内脑电分析研究》的报告。黄永志研究员就脑神经信息感知与调控展开介绍，汇报了脑磁图和颅内脑电同步联合记录分析技术，及其在大脑皮层和脑深部协同神经活动解码中的前沿进展，以揭示脑疾病相关的功能环路基础。
来自华东理工大学的李舒蕊博士作了题为《脑机接口优化方法及其应用》。李舒蕊博士介绍了包括视觉、听觉和触觉诱发脑机接口和运动想象脑机接口的范式设计、识别算法优化和康复以及其相关辅助应用；李舒蕊博士就面向智能假肢/机器人和康复医学领域展开介绍，汇报了提高残疾人生活质量和自主性的新型生活辅助技术与康复性神经反馈训练系统。
论坛最后的panel环节，在场的演讲嘉宾就三个脑机接口与智慧医疗的相关问题进行了热烈探讨。第一个问题为：脑机接口技术对智慧医疗带来哪些机遇？针对该问题，徐鹏教授指出：针对一些传统医疗技术难以诊断的疑难病症，我们可以借助脑机接口对大脑状态进行监控，从而为临床诊断提供更加客观的指标。随后，何江弘教授补充道：强迫症、抑郁症等精神疾病以及意识障碍疾病的诊断和调控可以借助脑机接口技术来解决。接着是第二个问题：如何将脑机接口技术应用到临床医疗中？对此，何江弘教授认为目前的脑机接口技术要应用到临床医疗还存在一些问题，主要包括：病人个体差异大、数据样本少，以及少见病的诊疗难以通过提高数据量来解决。随后他指出脑机接口背后的一些机器学习算法应该要与医生的专家知识相结合，进一步促进跨学科交流。徐鹏教授也认为，脑机接口应用与临床医疗需要时刻关注使用的场景和对象，不能只专注于数据，不能脱离临床环境。第三个问题：如何突破现有的脑机接口范式，推动未来脑机接口的发展？对此，徐鹏教授认为范式实际上限制了脑机接口的发展，如果想要推广脑机接口，则需要弱化范式这一概念，更多地将脑机接口直接应用于自然环境中。李舒蕊博士则认为：从视觉和听觉P300能够反应认知状态可以总结出，范式有利于使脑机数据具有更加明显的特征，因此新范式的提出至关重要。而范式的研究需要综合多个学科进行发展，并需要着重关注使用场景。
本次论坛吸引了来自全国各大高校的众多研究人员和学者，现场讨论氛围热烈，大家各抒己见，共同探讨脑机智能赋能智慧医疗中的重要问题和发展趋势。
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