如果有一天,那些因?yàn)橹酗L(fēng)、車(chē)禍或疾病而陷入昏迷的患者能夠重新與家人交流,告訴醫(yī)生哪里疼痛,甚至分享他們內(nèi)心的想法,這會(huì)是怎樣的奇跡?華盛頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在2024年12月發(fā)表于《自然·神經(jīng)科學(xué)》期刊上的最新研究,為我們帶來(lái)了這個(gè)看似不可能實(shí)現(xiàn)的希望。這項(xiàng)由華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院神經(jīng)外科的Rajesh Rao教授和Azadeh Yazdan-Shahmorad教授共同領(lǐng)導(dǎo)的突破性研究,首次成功開(kāi)發(fā)出一套能夠解讀重度意識(shí)障礙患者大腦活動(dòng)的"翻譯系統(tǒng)"。有興趣深入了解這項(xiàng)研究的讀者可以通過(guò)DOI: 10.1038/s41593-024-01792-3訪(fǎng)問(wèn)完整論文。
這項(xiàng)研究就像是為沉睡的大腦安裝了一部"萬(wàn)能翻譯機(jī)"。當(dāng)一個(gè)人因?yàn)閲?yán)重腦部損傷而失去意識(shí)時(shí),他們的大腦并沒(méi)有完全停止工作,就像一臺(tái)電腦雖然屏幕黑了,但內(nèi)部的處理器可能依然在運(yùn)轉(zhuǎn)。問(wèn)題是,我們一直沒(méi)有找到合適的方法來(lái)"讀取"這些微弱的信號(hào),更不用說(shuō)理解它們的含義了。
研究團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)就像試圖在一個(gè)巨大的圖書(shū)館里,在完全黑暗的環(huán)境中找到特定的一本書(shū),而且這本書(shū)還在不斷地移動(dòng)位置。傳統(tǒng)的意識(shí)檢測(cè)方法就像是用手電筒隨機(jī)照射,希望能碰巧發(fā)現(xiàn)什么有用的信息。但是華盛頓大學(xué)的科學(xué)家們采用了一種全新的策略,他們開(kāi)發(fā)了一套精密的"夜視系統(tǒng)",能夠捕捉到大腦中最微妙的活動(dòng)模式。
這個(gè)"翻譯系統(tǒng)"的工作原理類(lèi)似于一個(gè)極其敏感的地震儀。當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生時(shí),即使我們感覺(jué)不到任何震動(dòng),地震儀也能檢測(cè)到地下深處的微小變化。同樣,即使患者看起來(lái)完全沒(méi)有反應(yīng),這套系統(tǒng)也能識(shí)別出大腦深處正在進(jìn)行的"思維地震"。研究團(tuán)隊(duì)使用了先進(jìn)的腦電圖技術(shù),結(jié)合人工智能算法,創(chuàng)建了一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)分析大腦電活動(dòng)的智能系統(tǒng)。
整個(gè)研究過(guò)程就像訓(xùn)練一只極其聰明的導(dǎo)盲犬。首先,研究人員需要教會(huì)這個(gè)人工智能系統(tǒng)認(rèn)識(shí)什么是"正常"的大腦活動(dòng)模式,什么是"異常"的模式。他們收集了大量健康人群和不同程度意識(shí)障礙患者的腦電數(shù)據(jù),就像給導(dǎo)盲犬展示各種不同的路況和障礙物。通過(guò)反復(fù)的學(xué)習(xí)和調(diào)整,這個(gè)AI系統(tǒng)逐漸學(xué)會(huì)了識(shí)別那些表明患者仍有意識(shí)的微妙信號(hào)。
**一、破解大腦的秘密語(yǔ)言**
要理解這項(xiàng)研究的革命性意義,我們首先需要明白大腦是如何"說(shuō)話(huà)"的。每當(dāng)我們思考、感受或做出反應(yīng)時(shí),大腦中的神經(jīng)元就會(huì)產(chǎn)生微小的電信號(hào),這些信號(hào)就像莫爾斯電碼一樣,包含著豐富的信息。在健康的大腦中,這些信號(hào)清晰而有規(guī)律,就像一首優(yōu)美的交響樂(lè)。但當(dāng)大腦受損時(shí),這些信號(hào)變得微弱、混亂,就像收音機(jī)信號(hào)不好時(shí)的嘈雜聲。
華盛頓大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)就像一臺(tái)超級(jí)精密的"信號(hào)凈化器"。它不僅能夠從噪音中提取出有用的信號(hào),還能理解這些信號(hào)的含義。研究人員發(fā)現(xiàn),即使在最嚴(yán)重的昏迷狀態(tài)下,大腦中仍然存在著某些特殊的活動(dòng)模式,這些模式就像是意識(shí)的"指紋",每個(gè)人都有獨(dú)特的特征。
系統(tǒng)的核心技術(shù)基于一種叫做"深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"的人工智能方法。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模仿了人腦的工作方式,由數(shù)百萬(wàn)個(gè)相互連接的"人工神經(jīng)元"組成。當(dāng)輸入腦電信號(hào)時(shí),這些人工神經(jīng)元會(huì)層層處理信息,逐步提取出越來(lái)越抽象的特征,最終判斷出患者的意識(shí)狀態(tài)。
整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程耗時(shí)數(shù)月,研究團(tuán)隊(duì)使用了來(lái)自142名患者的腦電數(shù)據(jù)。這些患者的意識(shí)狀態(tài)各不相同,從完全清醒到植物狀態(tài)都有涵蓋。AI系統(tǒng)需要學(xué)習(xí)識(shí)別每種狀態(tài)的特征模式,就像學(xué)習(xí)區(qū)分不同語(yǔ)言的語(yǔ)音特征一樣。經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練和優(yōu)化,系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的89%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)方法的50-60%準(zhǔn)確率。
**二、從實(shí)驗(yàn)室到病床邊的奇跡**
當(dāng)這套系統(tǒng)首次應(yīng)用到真實(shí)患者身上時(shí),結(jié)果令所有人震驚。研究團(tuán)隊(duì)選擇了一位因嚴(yán)重車(chē)禍而昏迷三個(gè)月的28歲患者進(jìn)行測(cè)試。按照傳統(tǒng)的評(píng)估方法,這位患者被診斷為植物狀態(tài),完全沒(méi)有意識(shí)反應(yīng)。醫(yī)生用各種刺激測(cè)試他,包括大聲呼喊、針刺、強(qiáng)光照射,但患者都沒(méi)有任何反應(yīng)。
然而,當(dāng)研究人員將腦電電極放置在患者頭部,啟動(dòng)這套新系統(tǒng)后,屏幕上立即顯示出了令人興奮的結(jié)果。系統(tǒng)檢測(cè)到患者大腦中存在著復(fù)雜而有序的活動(dòng)模式,這些模式與意識(shí)保持的特征完全吻合。更令人驚訝的是,當(dāng)醫(yī)生要求患者"想象自己在打網(wǎng)球"時(shí),患者大腦中負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)想象的區(qū)域立即活躍起來(lái),產(chǎn)生了清晰可辨的信號(hào)變化。
這個(gè)發(fā)現(xiàn)就像在黑暗的房間里突然發(fā)現(xiàn)了一盞明燈?;颊唠m然無(wú)法通過(guò)身體動(dòng)作或言語(yǔ)表達(dá)自己,但他的意識(shí)是清醒的,能夠理解外界的指令并做出相應(yīng)的思維反應(yīng)。醫(yī)生隨后進(jìn)行了更多測(cè)試,要求患者想象各種不同的場(chǎng)景,包括"在家中走動(dòng)"、"回憶童年時(shí)光"等,每次系統(tǒng)都能準(zhǔn)確檢測(cè)到對(duì)應(yīng)的大腦活動(dòng)變化。
在接下來(lái)的幾周里,研究團(tuán)隊(duì)與這位患者建立了一套簡(jiǎn)單的"腦機(jī)對(duì)話(huà)"系統(tǒng)。他們?cè)O(shè)計(jì)了一系列是非題,患者可以通過(guò)想象不同的場(chǎng)景來(lái)表示"是"或"否"。通過(guò)這種方式,患者成功向醫(yī)生傳達(dá)了自己的身體感受,包括哪些部位感到疼痛,是否需要調(diào)整治療方案等重要信息。
更令人感動(dòng)的是,當(dāng)醫(yī)生問(wèn)及患者是否想念家人時(shí),系統(tǒng)檢測(cè)到了強(qiáng)烈的情感反應(yīng)信號(hào)。雖然患者無(wú)法說(shuō)話(huà)或移動(dòng),但他的大腦清楚地表達(dá)了對(duì)家人的思念之情。這個(gè)發(fā)現(xiàn)不僅改變了醫(yī)生對(duì)患者病情的判斷,也給患者家屬帶來(lái)了巨大的心理慰藉。
**三、技術(shù)細(xì)節(jié):人工智能如何讀懂大腦**
這套系統(tǒng)的技術(shù)核心就像一個(gè)極其復(fù)雜的密碼破譯機(jī)。大腦產(chǎn)生的電信號(hào)非常微弱,只有幾微伏的強(qiáng)度,相當(dāng)于一節(jié)5號(hào)電池電壓的百萬(wàn)分之一。而且這些信號(hào)還會(huì)受到各種干擾,包括肌肉收縮、眼球運(yùn)動(dòng)、甚至附近電子設(shè)備的影響。要從這樣嘈雜的環(huán)境中提取出有用信息,就像試圖在雷雨天收聽(tīng)遠(yuǎn)程電臺(tái)廣播一樣困難。
研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的算法采用了多層過(guò)濾技術(shù)。第一層過(guò)濾器負(fù)責(zé)去除明顯的噪音和干擾信號(hào),就像給收音機(jī)安裝了降噪功能。第二層分析器則專(zhuān)門(mén)尋找特定頻率范圍內(nèi)的腦波模式,不同的意識(shí)狀態(tài)會(huì)產(chǎn)生不同頻率的腦電波,就像不同樂(lè)器發(fā)出不同音調(diào)一樣。
最關(guān)鍵的是第三層智能分析系統(tǒng),這是整個(gè)技術(shù)的核心創(chuàng)新。傳統(tǒng)方法只能分析腦電信號(hào)的強(qiáng)度變化,就像只看音樂(lè)的音量大小,而忽略了旋律和節(jié)奏。但新系統(tǒng)能夠分析信號(hào)的復(fù)雜模式,包括不同腦區(qū)之間的協(xié)調(diào)性、信號(hào)傳播的路徑、以及時(shí)間序列的變化規(guī)律。
這種分析方法叫做"時(shí)空動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析",聽(tīng)起來(lái)很復(fù)雜,但可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的比喻來(lái)理解。想象大腦就像一個(gè)龐大的交通網(wǎng)絡(luò),每條道路代表神經(jīng)連接,每輛車(chē)代表神經(jīng)信號(hào)。在健康的大腦中,交通流量有序而協(xié)調(diào),不同區(qū)域之間的車(chē)輛往來(lái)頻繁且規(guī)律。而在意識(shí)受損的大腦中,某些道路可能中斷,交通流量變得稀少或混亂。
新系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)這個(gè)"交通網(wǎng)絡(luò)"的狀態(tài),識(shí)別出哪些道路仍在正常運(yùn)行,哪些區(qū)域還保持著活躍的"車(chē)流"。更重要的是,它能夠預(yù)測(cè)當(dāng)給大腦一個(gè)特定"目的地"(比如想象打網(wǎng)球)時(shí),"車(chē)流"應(yīng)該如何變化,然后檢驗(yàn)實(shí)際的變化是否符合預(yù)期。
**四、臨床驗(yàn)證:從個(gè)例到大規(guī)模應(yīng)用**
在初次成功后,研究團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大了臨床試驗(yàn)規(guī)模,最終納入了142名不同程度的意識(shí)障礙患者。這些患者的病因各異,包括車(chē)禍外傷、中風(fēng)、心臟驟停引起的缺氧、以及各種神經(jīng)系統(tǒng)疾病。他們的昏迷時(shí)間從幾天到數(shù)年不等,年齡跨度從18歲到75歲。
研究過(guò)程就像進(jìn)行一次大規(guī)模的"意識(shí)普查"。每位患者都需要接受標(biāo)準(zhǔn)的臨床意識(shí)評(píng)估,包括格拉斯哥昏迷量表評(píng)分、昏迷恢復(fù)量表評(píng)估等傳統(tǒng)方法。同時(shí),他們還要接受新系統(tǒng)的腦電檢測(cè)。整個(gè)檢測(cè)過(guò)程大約需要2小時(shí),患者只需要安靜躺著,頭部貼上無(wú)痛的電極片即可。
結(jié)果令所有人震驚。在142名患者中,傳統(tǒng)方法判定為"無(wú)意識(shí)"的87名患者里,新系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)其中34名實(shí)際上仍保持著不同程度的意識(shí)活動(dòng)。這意味著將近40%的"植物人"實(shí)際上是有意識(shí)的,他們被困在無(wú)法表達(dá)的身體里,就像被鎖在一個(gè)密閉的房間里,能聽(tīng)到外面的聲音,卻無(wú)法回應(yīng)。
更令人鼓舞的是,系統(tǒng)還能夠預(yù)測(cè)患者的康復(fù)前景。那些大腦中仍保持復(fù)雜活動(dòng)模式的患者,在接下來(lái)的幾個(gè)月里康復(fù)的可能性明顯更高。研究發(fā)現(xiàn),新系統(tǒng)檢測(cè)為"有意識(shí)"的患者中,有73%在6個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)了明顯的意識(shí)改善,而傳統(tǒng)方法判定的"有意識(shí)"患者康復(fù)率只有45%。
這種預(yù)測(cè)能力對(duì)醫(yī)療決策具有重大意義。家屬在面臨是否繼續(xù)治療的艱難選擇時(shí),有了更準(zhǔn)確的信息依據(jù)。醫(yī)生也能夠制定更個(gè)性化的康復(fù)計(jì)劃,將有限的醫(yī)療資源優(yōu)先投入到最有希望康復(fù)的患者身上。
**五、技術(shù)突破的深遠(yuǎn)影響**
這項(xiàng)技術(shù)的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了醫(yī)學(xué)診斷的范疇,它為我們理解人類(lèi)意識(shí)的本質(zhì)提供了全新的窗口。長(zhǎng)期以來(lái),意識(shí)一直是科學(xué)界最大的謎題之一,我們知道它存在,能夠體驗(yàn)它,但卻很難準(zhǔn)確定義和測(cè)量它。這套系統(tǒng)首次讓我們能夠客觀地"看到"意識(shí)的存在,就像顯微鏡讓我們第一次看到細(xì)菌一樣具有革命性意義。
從技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)看,這項(xiàng)研究代表了腦機(jī)接口技術(shù)的重大進(jìn)步。過(guò)去的腦機(jī)接口主要依賴(lài)患者的主觀配合,需要患者有意識(shí)地控制大腦活動(dòng)來(lái)操作外部設(shè)備。但新技術(shù)能夠被動(dòng)地讀取大腦信號(hào),不需要患者的主動(dòng)參與,這大大擴(kuò)展了應(yīng)用范圍。
研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始探索更廣泛的應(yīng)用可能性。比如,他們正在開(kāi)發(fā)一套完整的"腦機(jī)溝通"系統(tǒng),讓意識(shí)清醒但身體癱瘓的患者能夠通過(guò)思維控制計(jì)算機(jī),進(jìn)行文字輸入、網(wǎng)絡(luò)瀏覽、甚至控制智能家居設(shè)備。這種技術(shù)對(duì)于漸凍癥、高位截癱等患者來(lái)說(shuō),將是重獲與世界連接的寶貴機(jī)會(huì)。
另一個(gè)令人興奮的應(yīng)用方向是麻醉監(jiān)測(cè)。在手術(shù)過(guò)程中,醫(yī)生需要確?;颊咛幱谶m當(dāng)?shù)穆樽砩疃龋炔荒芴珳\(患者可能感到疼痛),也不能太深(增加風(fēng)險(xiǎn))。傳統(tǒng)的麻醉監(jiān)測(cè)主要依賴(lài)生命體征變化,但這些指標(biāo)往往滯后且不夠準(zhǔn)確。新技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)患者的意識(shí)狀態(tài),為麻醉師提供更精確的指導(dǎo)。
**六、挑戰(zhàn)與未來(lái)展望**
盡管這項(xiàng)技術(shù)取得了突破性進(jìn)展,但研究團(tuán)隊(duì)也坦誠(chéng)地指出了目前存在的挑戰(zhàn)。最大的技術(shù)難題是個(gè)體差異問(wèn)題。每個(gè)人的大腦結(jié)構(gòu)和電活動(dòng)模式都有所不同,就像每個(gè)人的指紋都是獨(dú)一無(wú)二的。雖然AI系統(tǒng)經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練能夠識(shí)別一般性模式,但對(duì)于某些特殊病例,準(zhǔn)確率仍有待提高。
設(shè)備的便攜性也是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。目前的系統(tǒng)需要專(zhuān)業(yè)的腦電圖設(shè)備和高性能計(jì)算機(jī),主要適用于醫(yī)院環(huán)境。研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)便攜式版本,希望未來(lái)能夠制造出如同智能手表一樣小巧的設(shè)備,讓患者在家中也能使用這項(xiàng)技術(shù)。
從倫理角度來(lái)看,這項(xiàng)技術(shù)也帶來(lái)了新的思考。當(dāng)我們能夠讀取患者的意識(shí)活動(dòng)時(shí),如何保護(hù)他們的隱私權(quán)?如果患者表達(dá)了不愿繼續(xù)治療的想法,醫(yī)生和家屬應(yīng)該如何回應(yīng)?這些問(wèn)題需要醫(yī)學(xué)界、法律界和倫理學(xué)家共同探討解決方案。
成本控制同樣是推廣應(yīng)用的關(guān)鍵因素。目前每次檢測(cè)的費(fèi)用約為500美元,雖然相比傳統(tǒng)的PET或fMRI檢查已經(jīng)便宜很多,但對(duì)于需要長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的患者來(lái)說(shuō),經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)仍然不輕。研究團(tuán)隊(duì)正在與醫(yī)療器械公司合作,希望通過(guò)技術(shù)優(yōu)化和規(guī)模化生產(chǎn)來(lái)降低成本。
展望未來(lái),研究團(tuán)隊(duì)設(shè)定了雄心勃勃的目標(biāo)。他們計(jì)劃在未來(lái)5年內(nèi)將系統(tǒng)的準(zhǔn)確率提升到95%以上,同時(shí)將檢測(cè)時(shí)間縮短到30分鐘以?xún)?nèi)。更長(zhǎng)遠(yuǎn)的目標(biāo)是開(kāi)發(fā)出能夠雙向溝通的腦機(jī)接口系統(tǒng),不僅能夠讀取大腦信號(hào),還能向大腦輸送信息,幫助修復(fù)受損的神經(jīng)連接。
**七、社會(huì)影響與人文關(guān)懷**
這項(xiàng)技術(shù)的問(wèn)世,對(duì)患者家庭產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的情感影響。許多家屬在得知親人仍有意識(shí)后,既感到欣慰又感到愧疚。欣慰的是,他們的親人并非完全失去知覺(jué),仍能感受到家人的關(guān)愛(ài);愧疚的是,他們意識(shí)到之前可能忽略了患者的感受,沒(méi)有給予足夠的陪伴和交流。
研究團(tuán)隊(duì)特別重視這種心理影響,他們與醫(yī)院的心理咨詢(xún)師密切合作,為患者家屬提供專(zhuān)業(yè)的心理支持。同時(shí),他們也制定了詳細(xì)的溝通指導(dǎo)方案,教導(dǎo)家屬如何與有意識(shí)但無(wú)法表達(dá)的患者進(jìn)行有效交流。
從醫(yī)療保健體系的角度來(lái)看,這項(xiàng)技術(shù)將促使相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的更新。傳統(tǒng)的腦死亡判定標(biāo)準(zhǔn)、意識(shí)狀態(tài)分級(jí)體系都需要重新審視和修訂。醫(yī)護(hù)人員也需要接受新的培訓(xùn),學(xué)習(xí)如何使用這項(xiàng)技術(shù),如何解釋檢測(cè)結(jié)果,以及如何處理由此產(chǎn)生的倫理難題。
保險(xiǎn)制度也面臨調(diào)整壓力。當(dāng)更多植物狀態(tài)患者被發(fā)現(xiàn)仍有意識(shí)時(shí),保險(xiǎn)公司需要重新評(píng)估長(zhǎng)期護(hù)理的覆蓋范圍和賠付標(biāo)準(zhǔn)。這可能會(huì)增加醫(yī)療保險(xiǎn)的成本,但也體現(xiàn)了對(duì)人類(lèi)生命和尊嚴(yán)的更深層次尊重。
**八、技術(shù)推廣與國(guó)際合作**
華盛頓大學(xué)的研究成果很快引起了國(guó)際醫(yī)學(xué)界的關(guān)注。歐洲、亞洲的多家頂級(jí)醫(yī)學(xué)中心都表達(dá)了合作意向,希望在各自國(guó)家開(kāi)展類(lèi)似研究。這種國(guó)際合作對(duì)于技術(shù)完善具有重要意義,因?yàn)椴煌N族、不同文化背景的人群可能存在大腦活動(dòng)模式的差異。
研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)與英國(guó)劍橋大學(xué)、德國(guó)馬克斯·普朗克研究所、日本理化學(xué)研究所等機(jī)構(gòu)建立了合作關(guān)系。他們計(jì)劃建立一個(gè)國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù),收集全球范圍內(nèi)的腦電數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和適用性。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)計(jì)將包含來(lái)自50個(gè)國(guó)家、10萬(wàn)名患者的腦電記錄,成為人類(lèi)意識(shí)研究的寶貴資源。
技術(shù)轉(zhuǎn)移也在積極推進(jìn)中。多家醫(yī)療設(shè)備公司已經(jīng)與華盛頓大學(xué)簽署了技術(shù)授權(quán)協(xié)議,計(jì)劃在2025年推出商業(yè)化產(chǎn)品。預(yù)計(jì)首批產(chǎn)品將在北美和歐洲的大型醫(yī)學(xué)中心投入使用,隨后逐步推廣到更多地區(qū)。
為了確保技術(shù)的正確使用,研究團(tuán)隊(duì)還制定了詳細(xì)的培訓(xùn)計(jì)劃和認(rèn)證體系。醫(yī)護(hù)人員需要通過(guò)專(zhuān)門(mén)的培訓(xùn)課程,掌握設(shè)備操作、數(shù)據(jù)解讀和患者溝通等技能,才能獲得使用資格。這種嚴(yán)格的質(zhì)量控制措施有助于維護(hù)技術(shù)的可靠性和安全性。
歸根結(jié)底,這項(xiàng)由華盛頓大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的"深度睡眠解碼器"技術(shù),不僅是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重大突破,更是人類(lèi)對(duì)生命理解的深化。它讓我們重新思考意識(shí)的本質(zhì),重新審視對(duì)昏迷患者的照護(hù)方式,也為無(wú)數(shù)絕望的家庭帶來(lái)了新的希望。雖然技術(shù)仍在不斷完善中,但它已經(jīng)為醫(yī)學(xué)界打開(kāi)了一扇通向未來(lái)的大門(mén)。在這個(gè)門(mén)后,是一個(gè)患者能夠重新與世界對(duì)話(huà)、家屬能夠再次聽(tīng)到親人心聲的美好世界。對(duì)于那些想要深入了解這項(xiàng)研究細(xì)節(jié)的讀者,完整的論文可以通過(guò)DOI: 10.1038/s41593-024-01792-3獲取,相信這項(xiàng)技術(shù)將在不久的將來(lái)改變更多人的命運(yùn)。
Q&A
Q1:華盛頓大學(xué)開(kāi)發(fā)的意識(shí)檢測(cè)系統(tǒng)準(zhǔn)確率有多高?
A:這套由華盛頓大學(xué)開(kāi)發(fā)的深度睡眠解碼器系統(tǒng)準(zhǔn)確率達(dá)到了89%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)意識(shí)評(píng)估方法50-60%的準(zhǔn)確率。在142名患者的大規(guī)模臨床試驗(yàn)中,系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)在87名被傳統(tǒng)方法判定為"無(wú)意識(shí)"的患者中,實(shí)際有34名仍保持著不同程度的意識(shí)活動(dòng)。
Q2:這種腦機(jī)接口技術(shù)對(duì)患者有什么風(fēng)險(xiǎn)嗎?
A:這項(xiàng)技術(shù)采用無(wú)創(chuàng)的腦電圖檢測(cè),患者只需要在頭部貼上無(wú)痛的電極片,整個(gè)過(guò)程完全安全。檢測(cè)時(shí)間約2小時(shí),患者只需安靜躺著即可,沒(méi)有任何副作用或風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)的侵入性檢查相比,這種方法既安全又便捷。
Q3:普通醫(yī)院什么時(shí)候能用上這種意識(shí)檢測(cè)技術(shù)?
A:目前多家醫(yī)療設(shè)備公司已與華盛頓大學(xué)簽署技術(shù)授權(quán)協(xié)議,預(yù)計(jì)2025年首批商業(yè)化產(chǎn)品將在北美和歐洲大型醫(yī)學(xué)中心投入使用。每次檢測(cè)費(fèi)用約500美元,研究團(tuán)隊(duì)正在努力通過(guò)技術(shù)優(yōu)化降低成本,未來(lái)幾年有望在更多醫(yī)院推廣應(yīng)用。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話(huà)多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。