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脑机接口距离落地还有多远？
上海大学人工智能与医工交叉研究中心主任杨帮华教授告诉《医健AI掘金志》，“资本市场对脑机接口行业还处于观望阶段。”资金，是现阶段限制行业发展的一个重要因素。
1973年，美国加州大学洛杉矶分校的计算机科学家雅克·维达尔在前人研究的基础上，做出了一个全新的设想：通过放置在头皮上的电极可检测到大脑发出的实时信号，对信号进行翻译后用于控制计算机。
这就是最早出现的脑机接口概念。
半个世纪以来，科学家们从未停止过对这项技术的探索，脑机接口的概念范畴不断延伸，与脑电信号采集、解码相关的电极、芯片、算法的研发也不断取得新的突破。
今年5月，埃隆·马斯克创办的脑机接口公司Neuralink宣布，首次人体临床试验已获得美国食品和药物管理局（FDA）批准，意味着脑机接口进入了一个全新的时代。
真正实现产业化落地之前，这项技术还面临着哪些困难和阻碍？
脑机接口将如何影响未来的医疗健康场景？
侵入式脑机接口与非侵入式脑机接口那哪种方式将成为未来的主流？
就以上问题，在8月16-22日举办的世界机器人大会上，《医健AI掘金志》和来自上海交大、上海大学、东南大学、天坛医院等高校和医院的脑机接口研究者们进行了对话。
从脑机接口技术实现的功能与用途来看，脑机接口可以分为运动脑机接口和情感脑机接口两个类别。
2019年，南加州大学Maryam Shanechi教授曾在Nature Neuroscience杂志上发布了一篇题为《从运动到情绪的脑机接口》的综述文章，介绍了运动脑机接口与情感脑机接口的不同特点。
文章中指出，运动脑机接口当前的研究主要集中在瘫痪患者的运动功能恢复。研究者利用数学算法从神经信号中估算出患者的运动意图，并使用解码结果来控制外部执行器（如假肢装置），并向患者提供感官和奖励反馈，从而创建一个闭环控制系统。
情感脑机接口的研究则集中在神经系统疾病和神经精神疾病上，通过调控情绪状态来恢复失去的情绪功能。在这个过程中，脑机接口技术需要实现的目标是调节大脑内部状态，而非控制外部执行器运动。
其治疗方式是先解码情绪症状的状态，将状态作为反馈来决定何时以及如何对大脑做电刺激。情感脑机接口同样是一个闭环控制系统，大脑是执行器，外部电刺激是控制指令，控制内容则是由神经反馈和治疗目标决定。
在2023世界机器人大会的受邀嘉宾中，上海大学人工智能与医工交叉研究中心主任杨帮华与上海交通大学附属瑞金医院脑机接口与神经调控中心共同主任吕宝粮，分别是运动脑机接口与情感脑机接口两大研究方向的代表人物。
杨帮华
杨帮华教授专注于基于运动想象的脑机接口研究，她向《医健AI掘金志》介绍，在神经系统疾病导致的运动功能障碍治疗中，当前常见的物理治疗手段大多为被动治疗方式，在患者康复的过程中，大脑并没有主动参与这一过程。
脑机接口技术通过探测患者的脑电波，将患者大脑产生的主动康复的意图反馈给患者本身，同时也将命令传达给机器人等外部设备，打造了从大脑主动意图的探测到外部康复机器人的闭环训练系统，使患者实现从大脑到肢体，再从肢体到大脑的康复过程。
相比以往单方面通过肢体康复作用于大脑的治疗方式，基于运动想象的脑机接口技术可缩短患者的康复时间，提升康复的效果。
吕宝粮
吕宝粮教授则聚焦于多模态情感脑机接口及其在抑郁症客观诊断方面的应用。
吕教授介绍，脑深部电刺激疗法（DBS）最早应用于帕金森病的治疗，20%-30%的帕金森患者同时出现了并发症——抑郁症。研究者发现，这一疗法对抑郁症的治疗也有一定的效果，于是DBS开始应用于难治性抑郁症。
在抑郁症患者中有20%-30%是难治性抑郁症，在临床上，药物疗法、物理疗法和运动疗法都不太起作用，DBS是目前治疗难治性抑郁症的一种很有前途的新方法。
但是DBS脑起搏器原本是为帕金森病治疗设计的，要应用于难治性抑郁症的治疗需要在电极微型化和参数个性化等方面进行探索。
此外，情感脑机接口还有一个重要特点，即不同年龄、性别、职业和文化背景的患者，情绪的变化具有很大的差异性。因此在实验中就要考虑到这些因素，需要使用更加个性化的DBS刺激参数和范式，以提升疗效。
为此，上海交通大学于2018年启动了第一个医工交叉重大研究项目，吕宝粮教授与瑞金医院功能神经外科的孙伯民主任，上海交通大学医学院徐天乐教授和上海市精卫中心的方贻儒教授等七位教授开展了脑机接口治疗难治性抑郁症的探索，致力于通过跨学科研究优化DBS参数设置，借助客观的评估技术实现参数的个性化和优化。
从脑机接口的信号采集方式来看，可分为侵入式与非侵入式两种。
侵入式脑机接口是通过手术将电极阵列植入颅内，直接记录或刺激大脑神经元，以实现与外界的交流，采集到的信号更为精准，吕宝粮教授所做的脑深部电刺激疗法（DBS）就属于侵入式脑机接口。
由于这种信号采集方式需要对病人进行手术植入电极， 具有一定的危险性，在临床上往往只用于部分重症患者的治疗。
非侵入式则是在头皮外部进行信号采集，信噪比较低但安全性更强。相比之下，非侵入式脑机接口的应用场景要广阔得多，除常规的康复、治疗场景外，还可以作为工具为医生提供帮助。
宋爱国
东南大学电仪控制学部主任、机器人传感与控制技术研究所所长宋爱国教授，将脑机接口技术融入人机交互机器人的研究之中。
相比纯粹的脑机交互研究，宋爱国教授的“脑机融合”研究多出了一个感知反馈的环节。
一方面，利用脑机接口技术帮助使用者控制作为外部执行器的机器人；另一方面，又将利用机器人力触觉传感技术采集的信号反馈给大脑，形成闭环，实现脑机的高度融合。
这项技术与手术机器人的适配度十分之高，借助非侵入式的脑机接口设备与手术机器人，医生能够更精准地感知手术过程中患者的身体情况以及机器人手术过程的力触觉信息，提升手术的成功率。
宋爱国教授指出，从技术难度、治疗风险、患者接受度等各方面考虑，非侵入式脑机接口会是未来的主流手段。
天坛医院神经外科主任医师何江弘从临床的角度分析，未来两条路线将会并行，采取哪种方式则取决于病人的具体情况更适合哪种采集方式。
“无创的脑机接口应用会更广泛，伦理挑战也比较小，能够更快地应用在临床治疗中。但针对一些非侵入式脑机接口也不起作用的特殊病情，则有必要采取有创的方式进行信号采集。”
从临床应用场景来看脑机接口在医疗领域有着诸多应用场景，除上述杨帮华、吕宝粮两位教授分别专注的运动障碍诊疗、精神疾病诊疗以外，还将在意识与认知障碍诊疗、感觉缺陷诊疗、癫痫和神经发育障碍诊疗等领域发挥作用。
何江弘医生向《医健AI掘金志》介绍，当前国内脑机接口产品的成熟度距离落地应用还有很长的路要走，在成果转化上还存在一些问题。
何江弘
一方面，由于脑机接口在临床上的应用是一个近年来才兴起的新场景，相关的政策法规仍不完善，脑机接口产品申请医疗器械证将是一个十分漫长的过程；
另一方面，产品研发是一个“无底洞”，需要不断投入大量的资金，许多研究就卡在了资金供给上。
据中商产业研究院发布的研究报告，脑机接口公司研发投入极高，业内的年研发投入普遍超过其年收入的80%。
因此，能否通过融资等手段获取充足的现金流以支持其漫长的研发周期成为脑机接口公司发展能力的关键因素。
杨帮华教授介绍，国内的脑机接口行业当前尚未进入爆发期，大多投资方对这一技术还处于观望阶段，实际投资还不多。
“他们更希望在人体实验形成规模、获得大量医院与患者的正向反馈后，再携资金入场。”
然而，脑机接口实验的开展，每一例都需要投入大量成本，在资本入场之前，资金问题成为了掣肘研究工作转化应用的重要一环。
技术瓶颈、伦理挑战、市场质疑······在产业爆发之前，脑机接口还有很长的一段路要走。雷峰网雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网
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