脑机接口与数字疗法融合：解锁认知障碍干预新可能

在数字疗法飞速发展的当下，脑机接口技术的融入正推动其从评估诊断阶段迈向真正的治疗阶段。为深入探讨这一领域的核心问题——如何利用脑电、眼动等信号结合AI实现认知障碍的“可测量与可干预”，以及数字疗法能否成为脑机接口的低成本临床验证场景，一场聚焦前沿的研讨活动如期举行。
 
2025年11月11日，第四届南渡江智慧医疗与康复产业高峰论坛期间，相关研讨由上海千丘智能科技有限公司创始人侍淳博先生主持，上海觉觉健康科技有限公司创始人、总经理陈亮，杭州虚之实科技有限公司科研总监、首席脑科学专家马宁，上海医科数博医疗科技有限公司创始人孙树杰，北京决明科技有限公司副总经理孙香杰，杭州迈动数康科技有限公司联合创始人赵康卿，十二毫米健康科技（海南）有限公司董事长赵鑫磊等多位业内资深嘉宾共同参与。
 
孙香杰的见解聚焦于生理指标的核心价值与数字疗法的场景优势——在认知障碍和精神疾病领域，量表评估方式虽长期应用，但精准度不足，难以深入挖掘核心病因。而脑电、眼动等生理性指标具有极强的客观性，为评估提供了全新思路。眼动信号能反映个体对不同素材的生理反应，且这种反应难以刻意控制；脑电信号更是以毫秒级的响应速度，比行为学评估或量表评估更精准地直观呈现生理状态。通过积累大量数据并验证疾病特征，这些生理指标不仅可用于认知障碍的测评与辅助诊断，还能实现风险预测、干预实施及早期预警等多重功能，成为认知障碍干预的有效手段。
 
赵康卿则从精准干预与临床实践落地的角度补充了观点。他强调，AI技术的核心价值在于实现个性化干预。通过采集脑电、眼动、表情、语言发音等多维度数据，AI能够精准识别患者的情绪变化及疾病表现差异。以抑郁症为例，不同患者可能分别表现为情感缺失、失眠、焦虑强烈或精力下降等不同核心症状，基于数据的精准识别能为后续干预提供针对性方向。
 
赵康卿举例说明，若通过脑电或眼动数据发现患者动力感缺乏，在选择抗抑郁药物时可优先考虑增强动力的药物；若识别到核心问题为睡眠障碍，则可选用针对性助眠药物，大幅提升治疗效果。
 
针对“您认为脑机接口与数字疗法结合最有潜力的场景是？”这一话题，现场观众的投票结果如下：