近日，北京清华长庚医院康复医学科团队联合帝国理工学院和清华大学生物医学工程学院，在Intelligent Rehabilitation Engineering发表题为《Neurotechnology in Stroke Neurorehabilitation: Towards Precision and Personalized Rehabilitation Treatment》的综述论文。

脑卒中患者在病灶位置、损伤程度、神经重组模式和功能恢复潜力方面存在显著个体差异，传统统一化康复方案难以满足精准治疗需求。围绕这一临床挑战，文章系统梳理了神经可塑性、神经重组、皮层兴奋性和皮质肌肉耦合等脑卒中康 复机制的最新进展，并总结了经颅磁刺激、脑电、脑磁、肌电、弥散张量成像和功能磁共振等神经生理及神经影像标志物在康复预后评估中的应用价值。

图1: 脑卒中智能康复技术路径

文章进一步讨论了人工智能、脑机接口、康复机器人和神经调控技术在脑卒中精准康复中的发展趋势。作者指出，人工智能模型有望将群体层面的预后相关指标转化为面向个体患者的恢复预测工具，为患者分层和个性化治疗方案制定提供依据；脑机接口驱动的康复机器人、功能性电刺激以及经颅磁/电刺激等闭环干预技术，则能够将患者运动意图、外部辅助运动和感觉反馈连接起来，促进神经可塑性和运动功能重建。该综述认为，未来脑卒中康复需要从依赖人力的传统训练模式，逐步转向机器人辅助、智能预测、闭环调控和个体化决策相结合的新范式，为构建更高效、更精准的神经康复体系提供了重要参考。

图2: 基于BCI、机器人、神经调控的闭环康复训练模式

帝国理工学院生物工程系贾天宇、清华大学机械工程系孙晶尧，北京清华长庚医院康复医学科郭韵为本文共同第一作者；清华大学生物医学工程学院李翀和北京清华长庚医院康复医学科潘钰为本文通讯作者。该综述将脑卒中康复的神经机制、预后评估和闭环干预技术置于同一精准康复框架下进行系统梳理，为脑卒中康复从“经验驱动”走向“数据与机制共同驱动”的精准治疗模式提供了新的理论参考和技术方向。