综述：基于沉浸式虚拟现实的人工智能神经认知评估临床决策支持系统

本综述系统阐述了沉浸式虚拟现实（IVR）技术在神经认知评估领域的最新进展，创新性提出融合人工智能算法与生物传感器的人工智能临床决策支持系统（aiCDSS-IVR）框架。通过构建整合行为学与生理学数据的数字孪生体，为脑损伤评估与康复提供高精度个性化解决方案，标志着神经认知评估范式向多模态智能化转型。

　　

技术融合的革命性突破

近年来，随着成本下降与技术飞跃，沉浸式虚拟现实（Immersive Virtual Reality, IVR）已能通过高保真3D环境实现精准的行为任务评估。这种技术突破为神经认知评估领域带来了范式转变，使研究人员能够在高度可控的虚拟环境中捕捉被试者的多维度反应数据。与传统实验室环境相比，IVR环境不仅具备更高的生态效度，还能实现测试条件的标准化与可重复性。

多模态数据整合之道

本研究提出的aiCDSS-IVR系统核心在于构建模块化框架，将三大前沿技术有机整合：IVR提供沉浸式测试场景，人工智能（Artificial Intelligence, AI）算法负责数据挖掘与模式识别，生物医学传感器则实时采集生理指标。这种"数字孪生（Digital Twin）"技术创造性地将行为学数据（如运动轨迹、反应时间）与生理数据（如心率变异性、脑电信号）进行融合分析，形成对受试者神经认知状态的全面数字化映射。

临床应用的精准化变革

在脑损伤评估与康复领域，该系统展现出显著优势。通过AI驱动的动态算法，系统能够根据实时数据流自动调整测试难度与干预策略，实现真正意义上的个性化康复方案。研究表明，这种多模态评估方式对创伤性脑损伤、阿尔茨海默病早期筛查、卒中后认知障碍等疾病的诊断灵敏度较传统方法提升显著。

技术生态系统的未来展望

该综述指出，aiCDSS-IVR技术生态系统的发展仍面临三大挑战：多源数据标准化处理、算法可解释性提升以及临床验证规模不足。未来需通过大规模多中心临床研究，建立跨病种的数字生物标志物数据库，同时加强医工交叉学科合作，推动该技术从实验室向临床的转化落地。