人工智（AI）和神经技术正在重新定义神经心理学康复，实现精准指导的实时神经调节。本文介绍了“混合心智”范式——生物认知和人工认知的融合——通过AI增强的脑-计算机接口（BCIs）、深部脑刺激（DBS）和自适应神经反馈来实现。这些技术结合闭环调节和神经适应性算法，以优化神经可塑性和功能恢复。尽管AI驱动系统在认知和运动领域显示出潜力，但翻译障碍仍然存在，包括算法不透明、神经数据治理和监管碎片化。我们综合了最近的证据并概述了战略重点：实施可解释AI框架、开发非侵入性神经调节替代方案以及全球统一伦理标准。随着AI和神经科学的融合，“混合心智”范式标志着向个体化、伦理指导的神经康复的重要转变。
关键词
混合心智, AI驱动的神经康复, 脑-计算机接口 (BCIs), 深部脑刺激 (DBS), 神经适应性算法
- 引言
过去几十年，神经心理学康复经历了深刻的范式转变，这得益于神经技术和人工智能（AI）的加速发展。人脑与技术系统之间的相互作用——通常由复杂的AI算法中介——最终形成了“混合心智”的概念，该框架协同整合了人类认知过程和先进的计算系统，以增强神经认知和神经运动恢复。
混合心智范式体现了生物学和AI的融合，其中AI驱动的神经技术增强了认知和功能能力。这一范式不同于传统的神经康复模型，通过实时神经生理监测、闭环神经刺激和AI增强的认知增强来实现。最初的混合心智概念源自20世纪70年代早期的脑-计算机接口（BCI）应用，当时使用脑电图（EEG）解码神经信号。当代模型则利用深度学习算法、自适应神经反馈和非侵入性神经调节来创建个性化的、自我调节的治疗协议[1] [2]。尽管早期BCI的发展展示了非侵入性神经通信的可行性，但自2000年以来的重大进展——由设备小型化、计算能力增强和AI辅助的神经解码驱动——显著提高了系统效率[3] [4]。这些AI增强模型现在能够实现实时神经信号处理，并实现大脑与外部设备之间的双向接口[5]。
与主要针对生物和行为机制的传统神经心理学策略不同，混合心智技术利用AI和闭环神经反馈动态促进神经可塑性[6] [7]。传统干预措施如认知行为疗法和重复任务训练依赖于静态治疗框架。然而，混合模型利用基于AI的自适应学习系统，根据正在进行的神经活动实时调整干预措施[2] [8]。此外，机器人辅助治疗和神经假肢的引入扩展了BCI的潜力，提供了超越传统方法限制的个性化康复范式[9]。这些发展突显了AI在使BCI与神经适应性康复对齐方面的作用，从而推进了神经调节和认知恢复的精确度[7]。
近期的实证研究结果表明，深部脑刺激（DBS）和BCI可以促进获得性脑损伤患者的皮层重组，显著增强标准治疗方案的效果[10] [11]。然而，混合心智技术的临床转化仍面临有限的临床验证、监管模糊和未发展的伦理框架等挑战。尽管BCI和DBS在治疗上具有前景，但持续存在的问题包括神经数据治理、算法不透明和平等访问不足，继续阻碍大规模实施。解决这些障碍对于确保这些技术在实际临床环境中的安全、伦理和有效部署至关重要。
从本质上讲，混合心智范式通过连接生物和人工认知，在神经心理学康复中代表了一种范式转变。传统干预措施虽然通常有效，但由于个体间治疗反应的差异而受到限制。相比之下，混合方法允许通过连续神经反馈信息进行实时、个体化的治疗策略调整。例如，标准的中风康复通常包括由治疗师指导的运动练习，而混合方法将BCI与沉浸式虚拟现实相结合，以增强皮层激活并加快运动恢复[12]。此外，基于AI的神经模式分析有助于不断优化治疗轨迹，从而改善临床结果。
尽管取得了这些进展，混合心智技术的临床整合引发了几项关键的伦理和监管问题。其中最主要的是关于神经数据隐私的担忧，由于神经生理信息的高度敏感性，以及AI驱动决策的不透明性，可能危及患者安全并削弱临床责任。此外，尖端神经技术的不平等获取威胁到加剧现有的医疗保健差异。这些挑战凸显了全面监管基础设施的迫切需要，以平衡创新和可及性。有效的临床转化将取决于标准化程序协议的制定和大规模多中心试验的严格评估，以确保混合神经技术干预的安全性、有效性和可扩展性[13]-[16]。
除了个体层面的应用，混合神经技术的部署正在引发神经康复服务交付结构的变革。结合面对面和远程护理的混合模型——特别是通过远程神经心理学——已显示出扩大服务不足地区访问的潜力[17]。此外，越来越多的证据表明，数字神经康复平台提高了患者的依从性和临床疗效，同时减轻了后勤和财务负担[18]。
然而，几个关键的方法和伦理挑战仍未解决。神经数据的获取和分析需要严格的安保协议以保护患者隐私。此外，混合神经技术的验证依赖于一系列随机对照试验，这些试验能够在多样化的临床环境中建立长期的安全性和有效性[19]。AI和神经技术创新的快速步伐揭示了一个重要的监管和证据空白：缺乏大规模整合所需的统一临床和法律标准。尽管新兴研究表明BCI、DBS和AI辅助康复的好处，但更广泛的采用仍受制于缺乏统一框架和纵向结果数据。
为应对这些多方面的挑战，本综述采用了探索性的前瞻性扫描方法，有两个主要目标：1）绘制神经技术在神经心理学康复中的整合最新进展图谱，2）界定阻碍其临床转化的关键方法、伦理和监管障碍。
本综述围绕以下研究问题展开：方法限制、伦理考虑和监管约束如何影响AI驱动的神经技术（包括BCI和DBS）在神经心理学康复中的临床转化？
为回答这一问题，我们进行了探索性文献综述，以评估神经技术在神经心理学康复中的当前应用情况。与强调方法可再现性的系统综述不同，这项分析旨在识别该领域的新兴主题、知识空白和未解决的挑战。文献检索使用了PubMed、Scopus和Web of Science等数据库，并补充了与神经技术临床实施相关的特定领域来源。搜索策略由严格定义的领域特定描述符引导——包括“AI驱动的神经康复”、“脑-计算机接口”、“深部脑刺激”、“自适应神经反馈”和“精准神经心理学康复”——以确保概念严谨性和主题完整性。
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