综述：大数据与人工智能驱动的智能康复体系：演进路径、技术架构与未来展望

《Applied System Innovation》：Intelligent Rehabilitation Systems Based on Big Data Analytics and Artificial Intelligence: A Systematic Review

　　

摘要

世界人口老龄化速度不断加快，由慢性病和创伤导致的残疾率持续攀升。传统康复模式存在诸多结构性缺陷，如评估主观性强、治疗方案同质化、资源配置失衡以及干预精准度不足。大数据分析、人工智能、边缘计算、数字孪生、联邦学习与多模态大模型的深度融合，正推动康复体系从经验驱动范式向数据驱动范式转型。本综述系统梳理了大数据分析与人工智能在智能康复领域的演进与发展，提出四层递进式技术架构，总结了异构康复大数据的标准化治理范式，并剖析了人工智能算法在神经科、骨科、老年人平衡及语言认知等康复场景中的机制与应用边界。通过横向比较典型智能康复平台，识别出数据孤岛、临床可解释性不足、复杂环境下鲁棒性弱以及循证支持缺乏等核心瓶颈。文中提出融合联邦学习、轻量级多模态模型、人体数字孪生及柔性可穿戴感知等技术的未来发展路径，为下一代康复系统提供理论支撑。