以AI解码情绪,以脑机重塑未来:神经调控开启脑疾病精准治疗新时代

当人工智能开始理解情绪，当脑机接口逐步实现脑功能精准解码，当神经调控从经验治疗迈向个体化干预，人类对于大脑这一“终极疆域”的探索正迎来前所未有的发展机遇。

2026年6月11日至13日，由首都医科大学附属北京安定医院（国家精神疾病医学中心）主办、首都汇智医疗科技成果转化研究院承办的“中国CNS医疗创新峰会暨2026年生命科学技术论坛”在北京隆重举行。作为论坛的重要专题板块，“脑机接口与AI驱动的神经调控”分论坛汇聚了来自临床医学、神经科学及工程技术等领域的权威专家，围绕脑科学与人工智能深度融合背景下神经调控技术的发展趋势，从基础研究、技术创新到临床应用进行了系统性展示，共同探讨AI时代下神经调控技术创新与临床转化的新路径。

会议伊始，首都医科大学附属北京安定医院王刚院长发表开幕致辞。

首都医科大学附属北京安定医院王刚院长

王刚院长指出，以抑郁症为例，传统治疗模式在较大程度上依赖医生的临床经验以及患者主观体验反馈，因此在客观性与精准性方面仍存在一定差异与局限。随着脑机接口技术与神经调控手段的快速发展，相关技术正在为精神神经疾病的精准诊疗提供新的可能性，推动诊疗模式进入由技术驱动的范式升级阶段。

据王刚院长介绍，长期以来，首都医科大学附属北京安定医院团队在神经调控技术应用及转化研究方面持续开展了系统性探索，期待通过跨学科合作，推动脑机接口技术在精神神经疾病领域实现更广泛的临床应用。

他强调，脑科学的发展离不开临床医学、神经科学与工程技术等多学科的协同创新，同时希望本次论坛能够进一步促进产学研融合，共同推动精神神经疾病精准治疗从经验医学向精准医学与智能化方向演进。

在主题报告环节，上海交通大学吕宝粮教授带来《情感大模型驱动下的闭环神经调控》专题报告。

上海交通大学吕宝粮教授

吕宝粮教授指出，当前精神疾病诊疗高度依赖医生经验与量表评估，缺乏客观、量化的评估体系，尤其在国内临床中存在较大差异，因此亟需引入人工智能与脑机接口技术构建闭环诊疗系统，实现从情绪识别到情绪调控的自动化与精准化。

在技术路径上，团队提出“情绪X光”系统，通过脑电与眼动等多模态信号融合，实现对抑郁症风险的客观评估。研究表明，脑电信号在情绪识别中具有较高稳定性，而眼动信号则对情绪表达具有重要补充作用。多模态融合可显著提升识别精度，且在抑郁症筛查任务中灵敏度与特异性均超过85%。同时，团队基于4000余例临床数据构建深度学习模型，实现对抑郁症风险分层评估，并提出以“九项症状”为基础的客观量化评分体系。研究还引入油画等情绪诱发材料，以提升情绪识别的稳定性与可解释性。

在模型层面，团队开发了头皮脑电大模型与多任务交互模型，在癫痫分类、睡眠识别及脑电解码任务中均取得性能提升，并验证了模型随数据与参数规模增长的性能增强规律。同时，大模型具备对话与生成能力，有助于辅助临床决策与医生培训。

最后，吕宝粮教授指出，当前脑电大模型仍受限于数据规模，未来需要大规模多中心协作采集高质量脑电数据，以推动情感与神经疾病的精准解码，最终实现从经验医学向数据驱动精准医疗的转型。

南京大学蒋正教授围绕《聚焦超声在神经调控领域研究》进行了专题分享。

南京大学蒋正教授

蒋正教授表示，脑机接口与神经调控技术的快速发展，既源于多学科交叉的持续推进，也得益于国家战略层面对相关领域的高度重视，使得该类技术在近年来重新进入快速发展阶段。

从技术原理来看，聚焦超声通过将能量集中作用于特定脑区，实现毫米级精度的无创调控，具有无创、精准及可覆盖深部脑区等特点，被认为是当前神经调控领域的重要技术方向之一。其在临床应用中已在抑郁症、神经系统疾病等多种适应症探索中展现潜力，但也面临着多个关键问题：一方面，不同患者、不同参数设置及不同操作方式都会显著影响疗效，使得治疗结果存在较大差异；另一方面，尽管设备能力不断提升，但如何实现标准化、精准化和个体化使用仍然缺乏统一范式；此外，疗法机制研究仍不充分，尚未完全解释不同刺激参数与脑网络调控之间的关系。

蒋正教授强调，聚焦超声等技术本质上是一种平台型工具，可在多种疾病与场景中扩展应用，但目前行业仍处于“有设备、无统一用法”的阶段。因此，未来不仅需要持续优化技术本身，更需要在临床路径、参数体系及机制研究层面开展系统性探索，以推动从技术可用向技术可规范、可复制转变。

最后，他呼吁加强跨领域合作，共同推进神经调控技术的规范化发展与应用创新，使相关技术在脑科学与临床治疗中发挥更大价值。

北京师范大学朱朝喆教授以《解码心智，重塑大脑——脑解码与神经调控技术演进史》为题，系统回顾了脑成像与神经调控技术的发展历程。

北京师范大学朱朝喆教授

朱朝喆教授指出，脑科学研究首先依赖对大脑结构与功能的观测工具，包括脑电、结构与功能磁共振、PET、MEG及弥散成像等，用于揭示脑区活动、神经网络连接及代谢变化，从而辅助疾病诊断与机制研究。在此基础上发展出神经调控技术，通过对大脑施加外部刺激来干预其活动状态，实现从“观测”到“影响”的转变。

早期的电休克治疗通过强电流诱发全脑放电以改善精神症状，但存在侵入性强和副作用较大的问题。随后发展出更安全的经颅磁刺激、经颅电刺激以及聚焦超声等技术，其中经颅磁刺激利用电磁感应原理在颅内产生微弱电流，实现非侵入式调控，被广泛应用于临床治疗与研究。

近年来，影像学与神经调控逐渐融合。一方面，通过多模态成像精确定位靶点，使刺激从粗略脑区走向精细化、个体化甚至网络级别；另一方面，通过前后对比或实时记录评估刺激效果，形成闭环调控体系。此外，随着设备精度提升，神经调控正从“粗放刺激单点”向“精准调控网络”发展。

随着多模态脑数据融合、闭环反馈系统和人工智能算法的发展，神经调控正从单一脑区刺激向脑网络调控演进，从开放式治疗走向智能闭环治疗，推动脑疾病治疗进入精准化时代。

论坛期间，上海空山慈科技有限公司王曦明先生介绍了其所在企业在精准神经调控领域的创新布局。

上海空山慈科技有限公司王曦明先生

王曦明先生表示，公司围绕精神与认知障碍的临床诊疗需求，构建了覆盖临床、科研及家庭三大应用场景的神经调控解决方案体系。在临床端，强调规范化与高效干预；在科研端，注重技术支撑与数据能力建设；在家庭端，则侧重提升治疗可及性与长期管理能力。目前，公司已完成神经导航系统、精准聚焦超声系统及多模态AI分析平台等核心产品布局，并积极推进多中心临床研究。

在发展战略方面，他强调，公司高度重视与临床机构的深度合作，依托长期临床经验积累推动医工交叉创新，持续强化科研成果转化能力。同时，希望与行业同道共同探索神经调控与脑科学领域的系统性解决方案，推动精神与认知障碍领域的技术突破与临床应用落地。

在“神经调控与神经障碍治疗临床进展的前瞻性讨论”圆桌论坛环节，由上海空山慈科技有限公司张长勇先生主持，同济大学附属同济医院申远教授、首都医科大学宣武医院黄朝阳教授、首都医科大学附属北京安定医院杨志教授、首都医科大学附属北京天坛医院苏东宁教授、上海空山慈科技有限公司曾淮扬先生共同参与展开了深入探讨。

圆桌论坛环节

申远教授介绍称，其科室年门诊量约14万例，其中焦虑与抑郁患者占比达80%~90%，且精神障碍发病率呈上升趋势，可能与社会文化因素相关。目前精神疾病诊断仍以经验判断为主，缺乏统一客观标准，不同地区与医生间存在差异，导致治疗方案不一致、整体疗效有限。同时，精神障碍患者中难治性比例较高，疾病多呈慢性化进程，社会负担沉重，亟需尽早识别药物疗效不佳人群，并在早期引入神经调控等非药物干预手段，尤其是在亚临床阶段开展干预，以降低疾病进展风险，居家无创神经调控被认为具有重要潜力。

黄朝阳教授强调说，慢性失眠在成年人中患病率约15%，且呈增长趋势，并显著增加焦虑、抑郁及糖尿病、脑卒中、阿尔茨海默病等多种疾病风险，甚至提高死亡风险。失眠多与精神障碍共病，临床以药物治疗为主但易复发、长期疗效有限。他强调未来需重点提升三方面能力：靶点定位与神经调控精准性、安全性控制以及居家可及性，并推动“医院—家庭一体化”治疗模式发展，以改善依从性与长期疗效。

杨志教授表示，精神疾病本质上是脑功能网络异常，而非单一脑区损伤，因此单靶点刺激的机制仍需进一步验证，其可能通过网络效应发挥作用，也可能带来非预期影响，需要优化多靶点协同调控策略。同时，精神疾病具有明显情境依赖性与异质性，不同患者可能存在不同生物学机制，未来应结合时间维度与分型策略实现个体化精准干预，提高治疗一致性与有效性。

苏东宁教授谈到，以帕金森病为例，其不仅是多巴胺系统疾病，更是多递质、多网络异常的全脑疾病，并常伴随精神症状、睡眠障碍及认知功能损害。神经调控在改善运动症状方面具有优势，但对精神与认知症状的适用性仍受限制，且无创技术疗效强度有限、需重复治疗。因此未来需结合多模态影像与参数优化提升疗效，同时强调疾病异质性对分层治疗与个体化方案提出更高要求。

曾淮扬先生指出，药物与器械治疗应协同发展，神经调控正向“可视化、精准化与居家化”方向演进，其核心在于通过更精细的靶点调控重建异常脑网络功能，同时需结合临床风险优化治疗策略，提高安全性与有效性。他强调，居家化并非替代医生，而是延伸医疗服务场景，形成以医院为核心、家庭为延伸的连续性治疗体系，从而提升整体诊疗效率与可及性。

未来展望：

脑机接口与AI驱动脑疾病精准治疗新纪元