潜脑科技LaBraM大模型推动非侵入脑机接口落地卒中监护

非侵入脑机接口正从实验室走向真实临床场景。潜脑科技CEO、联合创始人赵黎明近期系统梳理了该技术从范式演进到卒中监护落地的关键路径。作为上海交通大学计算机学院工学博士，赵黎明长期聚焦脑电解码与跨被试迁移学习，主导研发国内首个脑电大模型LaBraM，显著提升非侵入式系统的解码泛化能力。非侵入方案因无需开颅、可穿戴、成本低，被视为通往消费医疗的主流方向，但长期受限于颅骨滤波导致的信号衰减及个体差异。LaBraM通过海量未标注数据预训练与迁移学习策略，有效弥合性能鸿沟，使系统在特定任务上接近侵入式水平。

卒中成为首个临床突破口：我国年新增卒中患者300万至500万，存量约2800万，社区综合救治率不足20%；约40%卒中发生于夜间，院内缺乏连续脑功能监测手段。传统影像仅反映结构变化，而非侵入脑机接口可实现7×24小时佩戴式脑电监护，动态评估意识水平、皮层激活状态与康复潜力。应用上侧重被动式（如静息态α/θ波比例识别灌注不足）与主动式（如运动想象促进神经重塑）融合路径，覆盖急性期预警、恢复期评估与居家随访全周期。

技术落地仍面临干/湿电极稳定性、算法泛化性及临床价值验证等挑战。赵黎明强调需构建“硬件-算法-反馈-协议-注册”闭环链条，目前相关项目已入选WAIC 2026上海人工智能重点项目，正推进无创脑机卒中识别系统产业化。政策层面，“十四五”规划支持脑科学，2025年AI医疗器械审评指导原则将脑电信号分析软件纳入独立软件管理。行业尚处临床试点临界点，未来2–3年有望实现首个III类器械获批，补强卒中“早筛-急治-康复”全周期管理体系。