黑科技助力精准康复

文/本刊记者 郭潇雅

在强大的医工交叉技术支撑下，清华长庚医院康复医学科研发了一系列智能康复技术，推动了学科的高质量发展，更好地造福患者。

现如今，脑卒中已成为我国成年人致残率最高的疾病，研究表明，病情平稳后尽早开展康复治疗，可最大程度改善患者预后，并减少痉挛、疼痛、废用综合征等并发症。随着康复新技术的发展，可供选择的康复方法越来越多，但由于个体间存在差异，运动功能恢复的神经可塑性机制尚不明确，导致卒中患者康复训练结局差异较大。

近日，依托清华大学附属北京清华长庚医院（以下简称“清华长庚医院”）与清华大学紧密结合的医工交叉平台，清华长庚医院康复医学科主任潘钰、医师翟晓雪，与清华大学机械系教授季林红、助理研究员李翀、博士林秉儒通力合作，针对脑卒中患者在不同康复训练处方下的运动功能差异性恢复，研发出可预测患者预后的迁移学习模型，为实现脑卒中精准康复提供了新思路。

据了解，康复医学科是该院重点科室，是国家级康复住院医师培训基地，先后获得医院青年文明号、先进集体、优秀教学团队等称号，近5年来规范化培训的住院医师、进修医师、康复治疗师500余人，获得病患和同行的高度认可。科室致力于“精准康复”的探索，去年与清华大学医学院联合研发的多模态足踝康复机器人融合了人机交互、脑机接口、人-机-电融合与智能控制等关键技术，以黑科技极大推动了科室向精准康复的迈进。

20 万人次

清华长庚医院康复医学科收治来自全国各地疑难复杂康复病例，年门诊量1 万例，年康复治疗量 20 万人次。

研发机器人

什么是“精准康复”？在潘钰看来，精准康复是根据患者的功能问题进行客观定量评价，并提供可最大程度开展功能预后的有效方案。这里有3个关键词，也是精准康复的重点和难点。

一是患者的功能问题，如何能精准评价康复患者的功能问题是精准康复的基础，所谓精准评价是要准确且能定量地分析康复问题；二是最大程度地提高功能预后，要在关键时机采用最适宜的手段，帮助患者最大程度地恢复其功能，提高功能预后水平是精准康复的重要内涵；三是有效康复方案，康复不仅要重过程，更要重结果，康复医生一定要明确，选择的康复治疗是不是一定能有效帮助患者。

一款好的康复设备在精准康复中尤为重要，相对于上肢运动康复设备而言，目前研发的足踝康复设备较少。临床常用的有足踝矫形器和功能性电刺激等，但由于足踝康复难度较高，这些方法康复效率低、康复疗效有限。发展新型足踝功能康复治疗技术以提高脑卒中康复疗效，是世界各国科学家的重要科学研究任务和目标。

为此，早在五年前，潘钰就产生了研发足踝康复机器人帮助患者恢复功能的想法，并尝试通过足踝牵伸的机械装置，来评估脑卒中患者的小腿肌肉功能，在此基础上，自主研发了机械牵伸和评估工具，还申请了发明专利。

潘钰告诉记者，初代的足踝机器人就是足踝牵伸机械装置，在定量评价和试验中，发现脑卒中患者小腿肌肉僵硬度与运动功能相关，通过足踝牵伸训练会显著提高运动功能、平衡功能和步行功能。但在临床研究中，虽然足踝机器人有一定的疗效，却对主动肌力恢复效果不理想。因此，研发团队积极联合清华大学的医工转化团队，在北京市自然科学基金——海淀联合创新基金的支持下，开始研发更为高级的脑机接口足踝康复机器人，希望进一步提高脑功能重塑和功能康复疗效。

潘钰介绍，在这一机器人的研发过程中，几个团队共同研发了支持无线互联的足踝康复机器人柔性动力人机交互组件，开发了足踝关节运动功能实施在线评定算法与软件平台，研发了可穿戴式主动肌与拮抗肌双通道生物反馈模块组件，建立了基于视觉跟踪的注意力与主动运动意愿监测硬件平台。最终，系统不仅可以通过脑电信号控制足踝康复机器人，还可通过肌电和眼动信号提供多信息互动反馈，融合多种人体生理信息，构建了新型人机交互康复机器人训练平台。

客观评价显示，脑机接口足踝康复机器人可显著改善患者踝关节主动关节活动度、背屈和跖屈肌力、下肢功能评分、平衡功能和日常生活能力。和传统康复训练相比，脑机接口足踝康复机器人训练进一步改善了脑卒中患者足踝痉挛，提示新型康复训练技术提高了患者神经控制能力。对于发病早期、具备良好言语和认知功能、能良好沟通和执行训练的脑卒中患者，其神经重塑机会大大增多，通过20天的强化训练，足下垂和“划圈”步态有效改善，不仅提高了康复疗效，也缩短了康复治疗时间。

实现“可预测”

尽管足踝康复机器人极大提高了康复水平，但并不意味着所有患者都需要采用机器人来进行康复。哪些患者用传统治疗手法就可以恢复足踝功能？哪些患者需要通过机器人来有效恢复足踝功能？带着这些问题，潘钰带领团队找到了清华大学机械系，再次踏上了科技攻关道路。

这次的研究通过采用传统训练方案和康复机器人训练的两组数据进行分析，在康复训练中对于患者多维度生理信息及行为表现的准确评估与特征进行提取，之后将提取的特征输入到构建的深度学习预后模型，通过卷积神经网络模型训练及优化，得到可适用于不同康复训练处方的模型参数组合，由此方法构建的人工智能模型，可学习作用机制相似的康复训练和关键特征参数，从而在人工牵拉、机器人辅助牵拉间进行迁移，并对康复机器人训练的预后进行预测，其准确率达到了91.07%。简单地说，就是通过迁移学习在康复领域的应用，突破了多数康复训练处方无法预测预后的重大瓶颈。

患者使用脑机接口足踝康复机器人进行训练。

“这就意味着，当我们面对一位脑卒中患者，经过对神经功能和运动功能的评价后，就可以精准地预测康复机器人训练是否会达到预期效果，进而实现精准康复处方，而不是经验式的处方。这种技术用到足踝康复可以说是国内外首创，是未来康复医学领域颠覆性、革命性技术。现在，我们对康复预后判断和康复方案选择有了精准的指导和科学的方案了，这在20年前我刚刚进入康复医学领域时，是根本不敢想象的。”潘钰激动地说。

这项医工紧密合作产生的多学科交叉科研成果“用于预测中风患者预后的迁移学习模型:面向脑卒中患者的精准康复” （A transferable deep learning prognosis model for predicting stroke patients）被国际生物医学和健康信息学领域的权威期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》正式录用并在线发表。

潘钰表示，未来3年，清华长庚医院康复医学科会在重症康复、社区康复、运动健康等领域重点发展，积极开展可穿戴设备、人机交互、数字处方、再生医疗等技术的转化研究，为康复医学创新发展注入新鲜血液和活力。相信在强大的医工交叉技术支撑下，康复医学会突飞猛进地发展，助力“健康中国”建设。