查看张志敏博士专访内容，了解同心智医非侵入式脑机接口临床落地的技术路径与全流程康复方案，获取行业规范化发展的核心参考信息。
近年，脑机接口产业迎来爆发期，政策支持与临床需求共同推高行业热度，同时行业也显现临床落地的现实困境：侵入式技术受手术门槛、适用范围限制，非侵入式赛道此前长期定位模糊；大量企业布局该赛道，部分产品仅硬件堆砌、缺少配套完整临床落地体系，使得医疗机构普遍面临设备落地后使用率不足、康复改善效果缺少标准化量化评估依据等痛点。伴随相关产业政策、医疗监管细则逐步完善，行业正从概念炒作阶段转向以临床实际价值为核心的规范化落地阶段。
带着对“脑机接口如何真正落地临床”的追问，脑医汇-神外资讯专访了同心智医技术总监张志敏博士。作为起源于清华大学、深耕脑科学智慧医疗领域十余年的企业，同心智医并未追随风口做单点设备的堆砌，而是提前布局非侵入式脑机接口的神经康复方向，以 “脑电+肌电+AI”多模态融合技术为基础，以“脑机接口临床应用中心”为核心载体，构建贯穿筛查评估、闭环训练、周期复评到院外随访的全流程临床能力，配套研发与运营团队深度陪跑医院共建迭代，致力于让脑机接口从“科研演示型技术”真正成为医生可参考、患者可感知、医院可标准化管理的临床辅助工具。
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脑医汇-神外资讯：医院引入脑机接口后，最需要补齐的是哪些临床流程和能力？
张志敏博士：现在国内各地医院都在建设脑机接口相关中心，但设备入院，不代表就能顺畅投入临床使用。设备进场后，首先要同步完成医护专项培训、患者康复宣教引导，明确适配患者的标准化筛查标准，搭建适配脑机康复体系的院内流程，清晰界定不同病症患者的适用干预边界。临床会有规范入排标准，我们会结合产品体系制定配套适配流程，先筛选适配人群，再开展综合评估，确认患者符合干预条件后，再推进后续康复环节，整套流程需要康复医师、治疗师协同完成标准化量表测评。
临床常规会采用FMA-UE、ARAT等标准化运动功能量表，针对上肢、整体运动功能开展基础评估分析；针对具备影像检查条件的医院，我们配套全脑量化分析算法，从脑结构、脑区神经连接情况等维度输出客观评估数据，为医生判断患者当前功能状态、制定个性化康复干预方案提供影像学参考依据。
康复干预方案确定后，正式启动多模态生理信号采集，包含运动想象脑电和肢体肌电信号捕捉，搭配适配设备开展周期性闭环训练。康复训练并非单次干预即可见效，常规以一个月为完整周期，每周开展 3-5次训练，持续四周；训练全程设置每周或每两周阶段性复评节点，相关量化数据为医生调整康复干预方案提供客观参考，同时直观向患者展示阶段性功能变化，对比入院基线状态，直观反映患者训练参与和阶段康复水平。康复疗效综合评判以标准化行为学量表为核心依据，同步结合脑电、肌电、脑影像量化指标形成完整评价证据链。
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脑医汇-神外资讯：同心智医如何支持患者完成筛查、评估、训练、复评和院外随访的完整闭环？
张志敏博士：患者筛查环节并不局限于脑机康复单一业务，我们全产品线覆盖筛查、诊断、干预、康复、长期随访全链条。落地到脑机接口项目，我们会前置患者精准引流筛查：一部分依托超声、核磁等影像学手段初步识别；一部分是已符合神经运动障碍适应症的就诊人群。我们当前脑机接口方案主要用于卒中后运动功能障碍康复干预，优先纳入适配度高的患者，开展精细化基线评估。
筛查渠道分为两类：一类是依托院内传统量表、体格评估发现的潜在适配患者；另一类是合作医院专科初筛后转诊的目标人群。完成初筛后进入综合评估阶段，包含标准化量表测评，有影像设备的机构可叠加脑结构、神经通路量化分析。
训练与复评环节，这套方案区别于传统标准化被动康复模式，主打主动参与式干预。传统康复多以固定流程、固定频次的被动肢体训练为主，难以量化监测患者主观运动参与度；而脑机接口康复以患者自身运动想象意图为触发核心，结合外部辅具完成主动式闭环训练，而非单纯机械重复肢体动作。
针对患者反馈长期重复训练枯燥的问题，我们在训练体系中加入趣味化、正向激励式互动任务，缓解长期训练的倦怠感；每完成一段周期训练后，系统即时输出可视化数据总结，清晰展示训练完成度、大脑激活活跃度、主观参与度变化，让患者直观感知自身康复进展。传统康复模式中，患者训练结束缺少过程数据留存，每日、每周的功能变化无法直观量化，阶段性改善缺少完整证据支撑。
我们按日、周设置分层复评节点，完整记录患者康复动态；院外随访打通院内到居家的康复延续链路，考虑到住院周期、医保政策约束，除院内康复方案外，同步配套居家轻量化康复体系，经患者授权后，院内训练数据、个体化AI识别模型可迁移至居家设备，保障院内、居家康复干预逻辑统一，训练具备连续性。
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脑医汇-神外资讯：同心智医为什么采用 “脑电+肌电+AI”的技术线路？脑电、肌电分别解决什么临床问题？
张志敏博士：我们核心服务脑卒中、脑损伤等病因引发的运动功能障碍人群，融合脑电、肌电多模态信号，是为了完整覆盖中枢意图、外周肌肉执行两大评估维度。脑电信号核心用于识别患者底层主观运动想象意图，判断患者是否产生“想动”的神经指令，部分患者即便无法完成肢体动作，大脑依然会产生对应的运动神经信号；肌电信号用于捕捉外周肌肉激活程度，量化运动意图是否成功传递至肢体肌肉、自主发力水平高低，适配已有基础运动能力的患者。
很多运动障碍患者早期无法完成手指、精细关节自主控制，我们分阶段分层干预：康复初期依靠脑电解码运动意图，触发外部辅具辅助完成动作；经过周期训练、患者具备基础肌力后，通过肌电监测区分自主发力与设备辅助带动，精准判定患者当前肌力层级，匹配对应难度康复任务。整套康复体系覆盖手部精细动作、上下肢整体运动干预，从肢体外观动作无法分辨自主发力还是设备辅助，肌电信号可量化肌肉收缩幅值，精准划分患者功能阶段。
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脑医汇-神外资讯：与单一的脑电、肌电和传统康复设备相比，这套多模态方案的差异点在哪里？
张志敏博士：脑机相关技术研究已有较长历史，自上世纪二十年代脑电信号被发现，九十年代起单一模态技术逐步落地临床。抛开侵入式植入方案，非侵入式主流范式包含运动想象 BCI、P300 BCI、SSVEP（稳态视觉诱发电位），三类范式分别适配运动障碍康复干预、文字输入与设备交互、高速视觉控制及认知评估；大众熟知的α、β、θ脑电波，则对应警觉专注（β波）、放松清醒（α波）和困倦浅睡（θ波）等不同脑功能状态。
早期单一模态方案，无论是视觉诱发控制还是基础运动想象体系，都无法完整捕捉患者完整运动意图，也不能全面量化评估神经运动功能状态，因此我们采用脑电+肌电融合路线。我们引入CMC皮层肌肉相干性这一成熟神经生理评估指标，量化患者大脑皮层到脊髓、肌肉的整体调控协调能力，形成多维度综合评估体系。单一脑电技术仅能判断是否存在运动意图，无法精准区分动作触发时机、真实肌力水平；脑电肌电融合多模态方案，可实现更多维度、更精细化的外部辅具动态调控。
市面另有部分康复方案采用健侧肢体代偿模式，依靠功能正常一侧带动患侧完成动作；该模式仅能实现肢体外观动作复刻，难以完整激活患侧对应的运动神经传导通路，对神经功能重塑的支撑维度相对单一。
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脑医汇-神外资讯：AI如何把脑电和肌电信号转化为可执行的训练策略？系统如何判断 “想动、能动、动得怎么样” 这几个关键状态？
张志敏博士：整套康复体系依靠脑电、肌电双信号协同支撑临床干预，脑电侧重中枢意图检测。正式训练前，系统会引导患者完成个体化信号标定，锁定目标康复肢体侧别、对应运动区域，完成专属AI解码模型搭建；进入训练阶段后，设备实时采集脑电信号，依托自研AI多模态解码算法完成实时信号解析，伴随持续临床数据迭代，算法对患者运动意图、自主肌力水平的识别稳定性持续提升，精准判断患者功能基线。
脑电完成“是否产生运动意图、意图对应肢体”的识别；肌电则区分患者是自主发力动作，还是纯设备辅助带动，量化自主运动能力数值。肌电同样需要单人个体化标定：先采集肌肉完全放松的基线信号，再记录患者全力完成握拳、屈伸动作时的肌电峰值，划定该患者专属肌力参考区间；AI结合信号频率、波形特征完成综合运算，输出标准化肌力分级数据。
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脑医汇-神外资讯：当脑电和肌电结果不一致时，AI如何给出置信度、判断依据和训练调整建议？
张志敏博士：脑电、肌电信号出现偏差分为两类常见场景：一是大脑检测到清晰运动意图，但外周肌肉无有效激活信号；二是患者肢体产生动作，但运动想象范式不标准，中枢意图与肢体执行不匹配。针对信号不一致，系统分两类动态调整：一方面弹窗、界面提示患者调整想象方式，引导规范产生稳定运动意图信号；另一方面若肌电反馈与训练任务不匹配，同步动态调整康复辅具的辅助力度。
配套外部康复设备并非固定助力模式，会根据患者实时肌力状态自适应调节：患者自主运动能力越弱，设备辅助力度越大；伴随功能恢复、自主肌电信号提升，辅助力度同步下调；经医生评估患者自主肌力达到一定水平后，可在医师指导下开启设备反向阻力模式，辅助开展渐进式抗阻康复训练。
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脑医汇-神外资讯：如何证明患者是在主动参与，而不是被设备被动带动？系统会用哪些量化指标评估患者的主动意图和肌肉项目？
张志敏博士：判断患者主动参与依托运动想象范式，叠加多层级量化指标综合判定。第一维度监测患者实时注意力水平，注意力涣散会大幅降低有效信号可信度；第二维度比对双侧感觉运动皮层脑电信号特征：以手部单侧运动想象为例，健康人群双侧大脑感觉运动皮层脑电活动存在规律差异化特征，系统通过捕捉该神经电生理变化，作为判断患者是否真实产生单侧运动意图的基础参考指标之一。
我们配套成熟AI分析模型，双层解码：一是区分左/右侧肢体运动意图，二是量化运动想象的信号强度。肌肉激活状态依靠体表肌电电极采集，脑电采集电极包含主动、被动多种技术路线，被动电极细分干、湿、半干湿电极；我们当前采用改良凝胶电极方案，信号采集稳定性接近传统湿电极，是精准解码运动意图的硬件基础。
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脑医汇-神外资讯：当患者信号弱、配合度低或训练效果不稳定时，系统如何调整训练模式和难度？
张志敏博士：我们整套方案的核心驱动逻辑，依托患者主动运动想象意图，若患者多次尝试无法产出有效信号，容易产生消极情绪。系统会预留多次尝试窗口期，若持续无稳定信号，自动切换辅助引导模式，由辅具带动肢体完成标准动作，屏幕同步文字、动画提示，引导患者感知正确运动想象逻辑，从根源优化信号产出。
若患者当日身体、精神状态较差，系统可下调信号触发阈值，降低激活难度，帮助患者顺利完成训练操作，保证训练质量，维持康复参与积极性。
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脑医汇-神外资讯：如何让治疗师愿意用、让医生敢参考？在操作流程上，同心智医如何降低治疗师的学习和使用成本？
张志敏博士：治疗师落地使用主要兼顾安全有效、操作便捷两大核心需求。当下市场康复设备品类繁多，想要临床持续落地，必须简化操作流程、降低人力消耗。患者入院后全流程量表评估实现电子化存档，支持不同康复阶段数据横向纵向对比；电极佩戴环节，传统全湿导电膏电极单人调试佩戴需二十分钟左右，我们配套改良型凝胶电极方案，大幅缩短单人佩戴调试时长，降低治疗师操作负荷，减少患者等待时间。
电极佩戴完成后，设备自动检测电极阻抗、贴合状态，确认信号稳定后，结合患者个体化基线自动生成推荐康复方案，治疗师直接参照方案开展训练即可；训练启动后无需专人全程盯守单台设备，同一名治疗师可同步管理多套工作站，释放人力，单日可覆盖更多康复患者。
对临床医生而言，阶段性康复效果有完整客观数据作为支撑。依托长期AI技术积累，整套评估体系不止留存训练过程、量表结果，配套脑电基础大模型、AI脑量化分析、神经纤维束解析完整技术体系。影像层面可自动分割200余个关键脑分区，量化对比患者入院、各康复周期的脑区体积、结构变化；基于核磁DTI（弥散张量成像）影像的AI自动分析工具，可量化标注皮质脊髓束等关键运动神经纤维束的完整性指标，为医生对比患者康复前后神经通路变化提供影像学参考数据。同时可结合多模态刺激方案下的功能影像数据，依托脑区激活相关的血氧代谢指标，定位肢体运动对应的激活脑区。
整体评估融合标准化量表、脑电肌电生理信号、脑结构、神经传导通路、脑功能激活多维度数据，为医生提供完整临床参考证据。这也是我们和传统硬件厂商的核心区别：多数传统厂商仅提供单一康复硬件，缺少AI影像量化、多维度神经功能评估技术储备，无法输出系统化、多层次临床参考依据。
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脑医汇-神外资讯：AI生成的评估报告会呈现哪些关键指标？医生在哪些节点保留最终判断和调整权？
张志敏博士：评估报告分为两大核心模块：一是适配国内人群校正后的国际通用标准化量表评分，输出精准功能分级；二是脑电、肌电信号解析量化指标，包含大脑激活活跃度、训练主观参与度、运动意图信号强度、肌肉激活幅值、单手指/群协同激活数据等精细化维度。
影像模块同步输出二百余个脑分区、七十余项脑部结构量化数值，作为康复评估补充参考。需要明确的是，整套系统仅输出客观数据与康复干预建议，全部临床决策权完全归属临床医师，康复方案调整、干预手段取舍由医生结合患者体征、病史综合判定，设备无法替代临床诊疗决策。
影像、脑电、肌电三类数据可形成三位一体完整参考证据链：从影像学脑结构基础、脑电脑功能网络状态，到肌电肢体动作执行数据完整串联。医生可综合参考整套多维度量化数据，客观评估干预手段带来的功能改善，结合患者个体临床情况调整后续康复干预计划，同步依据康复进展曲线优化干预强度、频次。
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脑医汇-神外资讯：面向非侵入式脑机接口的大规模临床落地，下一步的重点突破是什么？
张志敏博士：为保障院内、居家康复干预逻辑统一，我们完成设备体系分层布局，院内标准化工作站、居家轻量化设备形成产品延续体系；经患者授权后，院内训练生成的个体化 AI识别模型可迁移至居家设备，康复训练具备完整连续性，避免居家康复需要重新适配系统、重建模型。
除此之外，我们联动康复、居家照护类企业搭建随访服务网络，定期跟踪患者居家康复状态，北京已有多家合作医疗机构落地该随访模式，保障长期康复干预不间断。整体业务以软硬件设备为核心载体，同步配套院内培训、长期随访、科研数据支持等全周期配套服务。
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脑医汇-神外资讯：同心智医未来会在哪些方向继续提升产品的临床可用性和创新性？
张志敏博士：行业已经走过从零到一的技术验证阶段，现阶段核心是实现规模化、标准化临床落地，从1到10、1到100完善产品体系，我们重点推进四大研发方向：
第一，拓宽技术适配人群边界。当前产品优先服务脑卒中、脑损伤引发的运动功能障碍人群；长期研发规划中，我们将基于现有多模态脑机技术开展拓展研究，探索在精神类疾病功能干预、骨科运动康复、意识障碍量化评估等新场景的辅助应用潜力。
第二，持续优化产品临床易用性。一方面进一步简化设备整备、电极配置流程，将当前数分钟的单人调试时长压缩至1-2分钟，持续降低医患双方时间成本；另一方面丰富训练交互界面、趣味任务模式，提供多套方案供患者自主选择，提升长期训练依从性。
第三，优化特殊人群信号采集方案，降低患者适配门槛。比如部分颅脑术后颅骨缺损患者头皮结构改变，通用脑电采集方案信号稳定性受限；针对这类具备康复需求、现有设备适配度不足的人群，我们将专项研发适配化信号采集硬件与算法方案，覆盖更多有康复需求的患者。
第四，深度整合AI影像技术储备，开发配套辅助评估模块，将成熟的脑结构自动分割、神经纤维量化分析工具深度集成至脑机康复工作站，拓展多模态评估的应用场景。
个人简介
张志敏 博士
同心智医脑科学专家，脑机接机口技术总监，博士毕业于北京航空航天大学
深耕脑机接口研究10多年，已参与发表国内外20余篇论文，撰写发表专利10余项，在信号处理、神经解码、人工智能信号分析和神经调控闭环领域具备深厚技术经验，同时参与主导多项医疗器械的研发和临床应用
关于同心智医
同心智医成立于2014年，起源于清华大学医工交叉项目，长期深耕人工智能和脑机接口领域。公司是国家专精特新“小巨人”企业、国家高新技术企业、中关村高新技术企业。
公司从脑科临床研究出发，以脑机接口为中长期核心发展方向。依托多年积累的医学影像、神经电生理、真实世界临床多模态数据库，逐步建立脑结构与脑功能的系统化解析能力；结合自研 AI算法、软硬件医疗器械体系，打造覆盖神经系统疾病辅助诊断、干预、康复一体化解决方案。同时公司持续深耕非侵入式脑机接口临床转化，自研脑卒中多模态脑机康复整套方案，在全国多家医疗机构完成标准化临床落地。
注：本套脑机康复设备为临床神经康复辅助工具，仅提供客观量化参考数据，不替代临床医师诊断与诊疗决策；康复干预效果因人而异，全部康复方案请遵从主治医生专业指导。
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