2025年12月20日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF YOCSEF太原组织的“AI赋能无创神经调控：情绪障碍精准治疗的机遇与挑战”技术论坛在山西软赢科技有限公司成功举办。本次论坛由YOCSEF太原AC委员王彬（太原理工大学）和董云云（太原理工大学）共同担任执行主席，汇聚了四十余位来自高校、科研院所及企业的专家学者。论坛围绕AI赋能无创神经调控的技术前沿，深入探讨了其在情绪障碍治疗中的突破性机遇与关键挑战，旨在为情绪障碍的精准诊疗探寻创新之路。
论坛伊始，董云云介绍了CCF YOCSEF的组织定位与文化理念。随后，王彬阐述了本次论坛的背景：随着社会经济发展，焦虑、抑郁、失眠等情绪障碍的发病率持续上升。无创神经调控技术以其安全性高、可重复性强、非药物依赖等优势，展现出显著的临床应用价值。然而，该技术仍面临刺激靶点定位不精准、参数调节灵活性不足、临床应用体系不完善等关键挑战。本次论坛聚焦上述核心难题，旨在推动无创神经调控向更精准、更智能、更有效的方向迈进，共同应对日益严峻的精神健康挑战。
北京理工大学教授闫天翼在题为《基于影像AI的无创神经调控技术与应用》的引导发言中，系统梳理了神经调控领域的重要进展，并着重指出当前无创神经调控面临个体差异显著、深部核团环路难以激活以及大脑动态变化复杂等难题。他指出，大脑功能的个体差异决定了神经调控参数（如电流、频率、刺激次数等）必须因人而异。鉴于中西方人群在脑结构与功能上的差异，其团队联合建立了中国人脑数据库，并研发了“思维特征挖掘工程”算法，通过无监督学习实现脑区精准识别。研究还进一步表明，脑疾病康复不仅涉及功能恢复，也伴随代偿机制的形成。因此，个性化治疗需准确区分患者脑区中的功能恢复区与代偿区，而非简单对比正常与病变脑区。这为无创神经调控的精准实施提供了关键理论依据。
随后，电子科技大学教授徐鹏以《基于多模脑影像的精神疾病闭环调控脑机接口》为题，系统展示了一套面向精神疾病的“闭环-个体化”精准神经调控系统，旨在回应“何处干预（Where）、干预什么（What）、何时干预（When）”三大难题。该系统的构建路径分为三个层次：首先，通过多模态脑影像数据分析，挖掘疾病特异性的异常脑网络，作为精准干预的靶点；其次，引入“公共-特异”特征分解方法，有效解析精神疾病中共病与特有症状的神经表征，支撑个体化诊断与评估；最后，研发轻量化深度学习模型，结合可穿戴设备实时解码患者的情绪状态，将生理信号动态映射为调控参数，实现“状态依赖”的按需刺激。这一系统实现了靶点定位、特征解析与实时监测的技术闭环，为精神疾病的自适应、精准神经调控提供了完整的技术框架与可行的实现路径。
山西医科大学第一医院主任医师刘志芳立足临床实践，以《神经影像特征理解青少年抑郁障碍神经调控与临床思考》进行分享，系统梳理了神经调控在临床治疗中面临的现实困境：其一，精神疾病病因的高度复杂性，使得临床尚难向工科团队明确指认确切的致病脑区或环路靶点；其二，疗效维持困难，瞬时刺激效果难以转化为稳定、可持续的临床改善，疗程与剂量策略仍待优化；其三，青少年抑郁障碍发病率持续上升，其大脑正处可塑性关键期，这既是干预的黄金窗口，也对精准度提出更高要求。面向上述挑战，她提出应以临床数据为驱动，针对自伤行为、注意力缺损等特定症状，探索与之关联的神经环路靶点，并通过优化刺激模式开展干预试验，以初步疗效反哺靶点假设。她进一步指出，未来亟需与脑科学、生物医学工程等领域深度交叉融合，借助客观、可量化的生物标志物，共同推动精神疾病诊疗迈向个体化、精准化的闭环新时代。
首都医科大学教授李春林、山西省人民医院主任医师任燕、太原理工大学教授相洁和兰州交通大学副教授常文文等特邀嘉宾先后围绕议题展开深层次思辨。
思辨议题1：如何通过无创神经调控技术，协同突破情绪障碍的临床治疗困境？
任燕指出，神经调控在精神疾病治疗中需解决疗程剂量、个体化靶点与长期疗效维持等临床难题。可探索将其作为“电子药物”，结合实时状态监测与心理干预，尤其面向青少年患者，尝试通过家庭场景介入，在改善症状的同时修正其深层认知信念，实现从生理调控到心理重建的整合治疗路径。
闫天翼认为借鉴其他疾病或人群数据探索虽可控制成本、拓展应用，但实际临床转化面临：一是干预方案的个体异质性与疗效不确定性；二是常规药物治疗伴随的难以预测副作用；三是患者主观体验（如思维速度、情绪感受）复杂多变且对疗效影响显著。对此，任燕进一步补充，神经调控治疗后可能出现头晕等反应，亟需加强过程监测；同时，数据分析需依托专业AI技术手段，系统挖掘调控规律。山西数字政府建设运营有限公司副部长王新会从应用角度指出，可借助脑机接口等技术模拟特定场景（如社交饮酒），通过神经信号数据辅助治疗自闭症等疾病。同时，探索结合虚拟现实等技术，让患者在可控环境中获得个性化社交体验，以改善其社交认知与社会适应状态。相洁认为神经调控技术主要有两类技术路径，一是通过无创外部刺激（如特定频率电流）调节大脑状态，改善情绪或认知功能；二是采用植入式脑机接口，通过电极直接解读神经信号，控制外部设备（如机械臂、轮椅），帮助重度运动障碍患者实现功能代偿。此外，结合音乐疗法等心理干预手段，可从感知与认知层面对大脑活动状态进行辅助调解，形成多层次、多维度的干预策略。常文文指出了当前技术研发与临床需求脱节的问题，他认为现有部分技术虽然工程实践实现良好，但因长期临床需求牵引不足、与临床端沟通匮乏，导致研发方向更偏向工程代码优化，而非解决真实临床问题。未来需加强学界与临床的常态化联动，逐步推动技术系统与真实医疗场景的深度适配。
思辨议题2：核心技术精准靶点定位与个性化参数调节如何突破？
相洁指出，当前神经调控面临难题在于：即使疾病类型与刺激靶点相同，固定参数对不同患者疗效仍差异显著。实现真正个体化治疗，需超越群体经验层面，为每位患者精准定制刺激参数。前沿思路之一是构建“数字孪生”模型，通过多尺度仿真模拟患者独特的脑网络与生理特性，从而在治疗前预测并优化其个性化调控方案，推动神经调控向精准化、定制化迈进。
太原理工大学副教授温昕认为目前神经调控研究面临数据规模与个性化建模的矛盾：医学诊断依赖个体深入分析，而计算机建模常需大数据发掘共性规律。完全的个性化在科学中难以实现，需在群体规律基础上探索个体适配。徐鹏指出个性化神经调控首先需兼顾微观机制与宏观功能，同时受法规限制与技术发展不足的制约。当前缺乏能整合精准定位、参数优化与实时响应的技术体系。未来亟需加强跨学科实质性合作，以推动个体化闭环调控的落地。闫天翼进一步强调，即使疾病与靶点相同，参数差异仍会导致疗效显著不同，因此神经调控需要实现个体化，而且需要医工等多学科紧密协作，对每位患者优化定制方案，而非仅依赖有创技术实现精准。山西医科大学第一医院副主任医师胡晓东认为，精神障碍的通用治疗仍存在局限，相同药物对不同症状效果各异。神经调控（如TMS）已显示疗效潜力，但机制尚待阐明，未来需依托大数据验证，实现从“通用”到个体化的精准治疗突破。
思辨议题3：无创神经调控治疗情绪障碍，从科研向临床转化路径何在？
李春林以首都医科大学为例，介绍学校在校企合作方面的科研项目管理模式。首都医科大学在北京有28家附属医院，形成了“科研院所+医院+企业”的三方协同的合作架构。该模式采用合同制与下行管理机制，配套专项经费支持，覆盖工程化方案开发、阶段性评估与成果转化等环节，旨在推动科研项目的临床落地与产业化发展。
徐鹏认为科研转化面临现实障碍：大量成果停留于实验室，难以落地临床。机制不畅、资源不均、流程复杂及对实际应用场景考虑不足，共同导致“从论文到产品”的路径困难重重。未来亟需优化转化生态，打通从研发到应用的关键环节。山西医科大学第一医院副主任医师杨春霞强调，从科研到临床转化需明确路径。具体而言，对于神经调控等技术，应在初步设计（“先定”）后给予激励反馈（“返利”），再推进临床验证。关键在于厘清临床精准定位与异常调控需求，并把握好在研发、试验与应用等环节的衔接时机，实现科研与临床的高效结合。闫天翼进一步补充，神经调控的临床转化需要在精准定位异常脑区的基础上，通过初步设计、激励反馈、临床验证等环节的紧密衔接，实现技术与医疗需求的有效结合。任燕认为，调控治疗不能仅针对症状，必须同步处理背后的社会心理因素（如社会支持、心理动力）。若忽略深层原因，即使症状暂时改善，问题仍可能复发，治疗难以取得根本性成功。
思辨环节后，王彬、董云云为支持单位山西软赢科技有限公司颁发感谢证书。
论坛尾声，YOCSEF太原（2017-2018）主席赵涓涓进行总结。她指出，本次论坛不仅将国内神经调控领域的前沿理念与创新资源引入山西，更通过与本地高校及医疗机构的深度互动，激发了跨学科合作的创新潜能。在此基础上，“AI+神经调控”作为前沿方向，既为山西应对日益增长的精神健康需求提供了科学支撑，也为本地布局数字健康产业开辟了新思路、注入了新动能。未来，YOCSEF太原将以系列高水平活动汇聚创新合力，为山西省AI医疗事业的高质量发展贡献智慧力量。
本次论坛形成以下核心观点：
一、构建个体化精准调控的技术范式
大脑功能的个体差异决定了神经调控参数必须因人而异，然而当前技术体系仍以群体经验为基础，导致即使疾病类型与刺激靶点相同，固定参数对不同患者的疗效仍存在显著差异。这一矛盾贯穿从靶点定位、参数优化到疗效评估的全流程，成为制约技术临床效能的核心瓶颈。要突破这一困境，亟需超越群体经验层面，构建以个体脑网络特征为核心的精准调控范式。中西方人群脑结构与功能的差异，进一步凸显了建立本土化脑数据库的基础性、紧迫性意义。
二、实现临床复杂性与精准干预的深度融合
精神疾病病因的高度复杂性，使得临床尚难向工科团队明确指认确切的致病脑区或环路靶点。即便靶点明确，瞬时刺激效果也难以转化为稳定、可持续的临床改善。脑疾病康复伴随代偿机制的形成，要求AI算法能够精准区分功能恢复区与代偿区，而非简单对比正常与病变脑区。与此同时，治疗不能仅针对症状，必须同步处理社会心理因素，否则即使症状暂时改善，问题仍可能复发。这需要临床医学与工程技术在多模态数据融合、可解释性建模等方面实现更深层次的协同。
三、推动技术研发与临床需求的双向奔赴
当前部分技术虽在工程层面表现良好，但因长期缺乏临床需求牵引、与临床端沟通匮乏，导致研发方向更偏向工程代码优化，而非解决真实临床问题。大量成果停留于实验室，机制不畅、资源不均、流程复杂及对实际应用场景考虑不足，共同导致“从论文到产品”的路径困难重重。神经调控已显示疗效潜力，但其作用机制尚待阐明，未来需依托真实世界大数据验证，推动研发逻辑从“技术驱动”向“临床牵引”转变，在双向奔赴中实现从通用模板到个体方案的实质性突破。
四、建立全链条闭环技术体系
个性化神经调控需兼顾微观机制与宏观功能，同时受法规限制与技术发展不足的双重制约。当前缺乏能够整合精准定位、参数优化与实时响应的完整技术体系。前沿探索如“数字孪生”模型，通过多尺度仿真模拟患者独特的脑网络与生理特性，在治疗前预测并优化个性化调控方案，为突破这一瓶颈提供了可能路径。未来的技术演进方向，应是构建从靶点挖掘、参数适配到动态反馈的全链条闭环调控体系。
总结：构建一个精准定位、个性适配、动态优化的AI驱动调控体系，是无创神经调控技术规模化应用于情绪障碍治疗的核心前提，也将为复杂精神疾病的精准诊疗开辟创新路径。
