综述：人工智能与脑卒中康复的过去、现在与未来

这篇综述系统回顾了人工智能（AI）在脑卒中康复领域的研究进展，涵盖历史发展（萌芽期、技术融合期、初期应用期）、当前核心技术支持（传感器、深度学习、脑机接口BCI）、临床验证（机器人辅助训练提升Fugl-Meyer评分17）及未来趋势（个性化多组学、远程智能家庭康复）。文章强调AI通过虚拟现实（VR）和可穿戴设备推动康复模式向精准化转型，同时指出技术瓶颈与伦理挑战需跨学科协作解决。

　　

1. 引言
脑卒中作为全球致残主因，传统康复方法存在效率低、个性化不足的局限。人工智能（AI）与虚拟现实（VR）、康复机器人及脑机接口（BCI）的融合，正推动康复技术革新。例如，基于深度学习的步态分析系统可量化患者步频与步长，而BCI技术通过解码脑电信号驱动外骨骼辅助运动，为神经损伤患者提供新希望。

2. 历史演进
2.1 萌芽期
早期计算机辅助技术如步态分析软件功能有限，临床普及受制于精度不足。传统依赖人工观察的评估方式逐渐被定量化工具替代，为AI介入奠定基础。

2.2 技术融合期
肌电手套与物联网（IoT）实现实时肌肉活动监测，VR/AR技术通过模拟日常生活场景提升患者参与度。BCI初步应用虽信号解码精度有限，但开创了神经控制康复设备的先河。

2.3 初期应用期
上肢康复机器人可定制训练轨迹，结合大数据生成动态个性化方案。远程居家康复设备打破地域限制，医生通过云端调整计划，患者Fugl-Meyer评分显著提升至47.46±0.48（对照组41.82±0.79）。

3. 当前研究现状
3.1 核心技术
传感器实时捕捉肌电信号，深度学习模型分析患者数据优化训练策略。BCI直接解码运动意图，驱动外骨骼辅助肢体活动，促进神经重塑。

3.2 应用场景扩展
上肢机器人训练精细动作（如抓握），VR社交模拟缓解焦虑。AI语言软件结合语音识别技术改善失语症患者表达，认知游戏化设计提高依从性。

3.3 脑功能重塑
脑电图（EEG）功能连接分析预测康复潜力，AI算法动态调整训练强度。研究显示，VR-AI系统患者Berg平衡量表（BBS）改善优于传统组（P<0.05）。

4. 未来趋势
4.1 个性化与精准化
基因组学指导“一人一策”，风险预警模型整合生活方式数据实现早防早治。

4.2 远程智能化
轻量化可穿戴设备（如纳米材料传感器）支持家庭康复，云计算实现医生远程监控与视频指导。

4.3 技术融合创新
植入式神经修复装置靶向给药，多模态影像（CT/PET-MRI）评估脑代谢与炎症，缩短急性期决策时间。

5. 挑战与对策
数据孤岛和算法黑箱制约临床推广，需建立跨学科团队开发低功耗高精度传感器。欧盟伦理框架建议分层监管高风险系统，加密技术保障患者隐私。

6. 结论
AI推动脑卒中康复从“被动治疗”转向“主动预防”，多组学数据与元宇宙技术将进一步优化康复体验，降低医疗成本，助力全球脑卒中管理。