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[导读]在人工智能、脑机接口与可穿戴传感技术加速融合的今天,数字疗法正以前所未有的深度“破界”——突破传统医疗的时空限制,跨越精神心理、神经康复、慢病管理与视觉睡眠干预的学科壁垒,更在个体化精准干预与规模化普惠服务之间寻求动态平衡。然而,技术的突破只是起点,真正的挑战在于如何实现“共生”:让算法与临床需求共振,让产品与医保支付接轨,让创新企业与医疗机构、监管部门形成合力,共同构建可持续的数字健康生态。

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在此背景下,第四届南渡江智慧医疗与康复产业高峰论坛特别设立“数字疗法的发展机遇与挑战”圆桌讨论环节,汇聚行业先锋与实践者,共话数字疗法的未来路径。本场圆桌由上海千丘智能科技有限公司创始人侍淳博先生主持,邀请到多位深耕数字疗法一线的专家参与对话:上海觉觉健康科技有限公司创始人、总经理陈亮,杭州虚之实科技有限公司科研总监、首席脑科学专家马宁,上海医科数博医疗科技有限公司创始人孙树杰,北京决明科技有限公司副总经理孙香杰,杭州迈动数康科技有限公司联合创始人赵康卿,以及十二毫米健康科技(海南)有限公司董事长赵鑫磊。他们将从技术研发、临床转化、产业落地与区域合作等多个维度,探讨数字疗法如何在机遇中突破瓶颈,在挑战中构建可持续生态。

精准识别 +个性化施治:迈向“千人千面”的心理数字疗法

陈亮强调,数字疗法在精神心理干预中的关键在于“精准识别+个性化施治”。他指出,通过自主研发的脑机接口技术,团队已实现对焦虑、抑郁等情绪状态的高精度识别,覆盖超9万人次,具备跨年龄、性别和文化背景的普适性。更重要的是,他们发现个体感官敏感度差异显著——有人听觉敏感,有人依赖视觉或嗅觉。因此,干预策略需“因人施教”:听觉敏感者用声音引导,视觉型用户采用VR,嗅觉型则结合香薰。同时,系统实时监测训练质量,确保10分钟内即可见效。

他进一步解释,这种“动态适配”模式打破了传统数字疗法“一刀切”的局限。例如,在孤独症儿童干预中,系统会根据孩子对特定感官刺激的反应强度自动调整干预节奏和内容,避免过度刺激或无效输入。此外,团队正与多家三甲医院合作开展RCT研究,验证该模式在抑郁症缓解率上的临床优势。他特别提醒,AI模型并非越复杂越好,而是要建立在高质量、低噪声的生理信号基础上——这正是当前行业从“实验室有效”走向“真实世界有效”的关键瓶颈。


AI赋能全天候情绪管理:从结构化对话到生理信号预警

孙香杰认为,AI在精神疾病治疗中的优势在于整合多维行为数据(如睡眠、情绪日志),实现全天候状态追踪与风险预警。他以癫痫患者为例,说明AI可通过结构化对话圈定压力源(如病耻感、工作影响),提供精准心理干预。这种“限定范围的AI疗愈”显著提升疗效,并已拓展至飞行员、军人等高压人群。他特别指出,脑电与眼动等生理信号比传统量表更客观、毫秒级响应,能真实反映认知障碍或情绪波动,为早期诊断和干预提供依据。

他补充道,数字疗法的价值不仅在于治疗,更在于预防。通过长期积累的生理-行为数据,系统可构建个体“心理健康基线”,一旦偏离即触发预警。例如,在部队试点项目中,系统提前两周预测出某士兵可能出现急性应激反应,及时介入避免了严重后果。此外,远程部署能力极大提升了服务可及性——尤其对农村或边远地区患者,无需频繁往返医院即可获得持续干预。他呼吁加快制定脑电等生物信号的数据采集标准,为行业规模化应用奠定基础。


模块化定制 × 神经靶向:让CBT-I和脑刺激技术真正“因人施治”

赵康卿聚焦AI驱动的个体化睡眠干预实践。他介绍,团队基于CBT-I(失眠认知行为疗法)框架,针对不同人群定制模块组合:对睡前焦虑者推送放松策略,对执行困难者弱化睡眠限制模块,疗效显著。硬件层面,时间干涉技术可精准刺激特定脑核团,实现神经靶向治疗。他还强调,情绪表现具有高度异质性——有人以情感低落为主,有人以失眠或精力下降为先兆,精准识别有助于指导用药选择(如动力缺乏型倾向使用激活类抗抑郁药)。

他进一步分享,团队正在探索“数字表型”(Digital Phenotyping)在临床决策中的应用。例如,通过分析用户语音语调变化、打字速度、屏幕使用时长等被动数据,系统可无感识别情绪恶化趋势,并自动调整治疗方案。目前,该技术已在华西医院、南方医院等机构落地,支持医生远程开具“数字处方”。未来,他希望将数字疗法纳入慢病管理体系,与医保支付联动,形成“评估-干预-随访-报销”的完整闭环,真正实现从“治病”到“管健康”的转变。


制度优势 × 生态共建:海南实践照亮数字疗法落地路径

赵鑫磊从制度环境角度指出,中国发展数字疗法具备独特优势:公众对医疗数据采集接受度高,且海南已设立数字疗法专班,政企协同高效。他认为当前最大障碍并非审批或隐私,而是“创新落地难”——传统医疗体系与新兴数字疗法存在理念与利益冲突,行业内部尚未形成共识。他透露,公司产品已进入海南医疗服务收费目录倒计时,医保准入并非瓶颈。

他进一步阐释,海南作为自贸港,正打造“数字疗法先行示范区”,不仅简化注册流程,还推动医院将数字疗法纳入诊疗常规。例如,部分三甲医院已开设“数字治疗门诊”,由医生开具软件处方并纳入病历管理。然而,要在全国复制这一模式,仍需解决两大问题:一是医生教育——许多临床医生尚不了解数字疗法的循证依据;二是支付机制——需明确医保、商保、自费的分担比例。他建议成立跨部门产业联盟,打通研发、临床、支付、监管全链条,让创新真正惠及患者。


MR+脑机接口:从毫米级手术到比特级微创的未来图景

作为资深神经外科专家,孙树杰强调“综合治疗”与“数字化基础”的重要性。他回顾自身40年临床经验,指出手术是最后手段,而数字疗法可贯穿预防、评估、干预全周期。其团队将混合现实(MR)技术应用于神经外科,通过CT/MRI构建0.9毫米精度的三维模型,实现术前精准定位,大幅简化流程。他预言,未来微创将走向“毫米甚至纳米级”,MR与脑机接口结合可实现“手术+电极植入”一体化治疗。

他特别强调,所有智能医疗必须回归“数字化—智能化—临床转化”闭环。例如,团队正在建设覆盖卒中、阿尔茨海默病、帕金森病的三级数字健康档案,记录从高危筛查到康复随访的全过程。这些数据不仅能优化个体治疗方案,还将为国家医保控费、公共卫生政策提供决策依据。他呼吁医学教育改革,培养既懂临床又懂数字技术的复合型人才,“未来的医生不是被AI取代,而是驾驭AI的人”。


少数据强算法 × 本地化部署:破解出海合规与创新平衡难题

马宁则从技术演进视角分析AI与虚拟现实(VR)的融合潜力。他指出,从机器学习到大模型,AI对多模态数据的包容性不断增强,而VR能构建高度仿真的干预场景,天然适配康复训练需求。其团队正探索将VR交互中产生的运动、眼动、语音等数据,通过AI深度挖掘,发现新的生物标志物。在出海合规方面,他提出“少数据+强算法”策略——通过算法优化减少敏感数据采集,同时采用本地化云端部署保障数据安全。

他举例说明,其VR康复系统在日本合作医院部署时,仅采集必要的运动轨迹数据,通过边缘计算在本地完成分析,原始视频不上传云端,既满足GDPR要求,又保障疗效评估准确性。针对FDA认证成本高、周期长的问题,他主张“借船出海”:与海外顶尖机构联合发表临床研究,将中国技术嵌入国际指南。他相信,随着“一带一路”推进,中国数字疗法有望输出技术标准与服务模式,成为全球数字健康的重要贡献者。


圆桌共识·现场投票洞察

在此次圆桌讨论环节,还针对数字疗法的五大挑战,举行了论坛的现场观众投票。这些投票的结果,也能一定程度上反映出当下的数字疗法的行业通识和产业洞察。


投票一:当前制约精神类疾病数字疗法进一步落地的最大障碍是什么?

精神类数字疗法的临床转化正面临“标准缺位”与“验证滞后”的双重掣肘。数据采集缺乏统一规范,导致模型泛化能力受限;而严肃医疗所需的长期临床验证,又与数字产品快速迭代的特性形成张力。此外,医保未覆盖、医生认知不足等问题进一步延缓了规模化应用。行业亟需建立国家级数据标准体系,并探索“真实世界证据+加速审批”路径,缩短创新到临床的距离。


投票二:脑机接口与数字疗法结合最具潜力的场景是?

情绪与睡眠问题成为脑机接口融合数字疗法的首选突破口。超三成参与者看好该方向,反映出社会对非药物心理干预的迫切需求。这一结果也印证了嘉宾们关于“通过脑电/眼动实现情绪状态客观量化”的实践路径——未来,基于神经反馈的闭环干预系统有望在焦虑、抑郁、失眠等领域率先实现临床价值转化。


投票三:AI落地数字疗法的关键成功因素是什么?

AI驱动的数字疗法能否落地,关键在于“合规性、可持续性与可信度”三大支柱。其中,“数据合法合规”居首,凸显了医疗数据敏感性带来的法律门槛;“成本控制与商业化路径”紧随其后,反映企业对长期盈利模式的关注;而“算法安全”和“医疗机构信任”则揭示出临床接受度的核心依赖——技术不仅要有效,更要透明、可控、可解释。这提示行业:AI不是终点,而是建立新型医患-医企信任关系的起点。


投票四:MR技术在医疗数字化应用中最具潜力的方向是?

混合现实(MR)的价值首先在高精度外科手术中获得高度认可。近半数参与者认为其在神经外科可视化中的潜力最大,这与孙树杰教授展示的0.9毫米定位精度案例高度契合。MR不仅提升手术安全性,更可能重塑术前规划、术中导航与术后评估的全流程,成为“智能手术室”的核心组件。未来,随着硬件轻量化与成本下降,MR或从高端专科向基层普及。


投票五:数字疗法国际化推广最需优先解决的两个问题?

出海不是技术输出,而是制度适配与信任重建。超过六成投票者将“数据跨境合规”与“本地医疗体系差异”列为首要挑战,说明中国数字疗法若要走向全球,必须超越产品思维,深入理解目标市场的伦理框架、临床路径与支付逻辑。正如马宁所言,“借船出海”——通过与海外顶尖机构联合研究、嵌入当地指南,或是更可行的国际化策略。

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