人工智能在教育中的应用场景
AI+教育”正从功能组件的1.0时代，进入整体解决方案的2.0时代。
在教育的三大角色（老师，学生，家长）之外，人工智能的崛起将成为教育的第四极。
过去乃至现在，我们所了解的AI技术在教育行业的应用，多以功能组件形式存在，体现的是AI能力和组件层输出的单维能力，例如拍照判题、语音评测、人脸签到等。
国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能写入国策，后续发布的《中国教育现代化2035》，进一步强化了人工智能在教育现代化中的重要意义。且中国计算机和AI人才正处于爆发期。这样的时代背景，都有助于AI+教育的快速发展。
人工智能和教育的融合，其本质还是要回归到教学质量
好未来某CTO曾说过：我们所有的技术探索，根本目标还是要回归到教育本身，在人工智能领域的探索实践中，好未来始终谨记两个教育理念：宏观而言，坚持助力“更加公平而有质量的教育”，微观考虑，坚守教育立德树人根本，为每个孩子提供最适合的教育。
我觉得说的很好，也是我一直推崇的理念。
宏观来说，融入科技的教学能够将更多的优质的课程通过线上的方式传播给更多人，消除贫富差距，地点限制，让孩子们能接受到同等同质的教育机会。微观的说，每个孩子都有自己的个性化问题，传统的题海战术让孩子负担过重，通过AI实现个性化教学，真正为教育减负！
基于以上的时代背景和理念，我大胆地在教学全流程种应用AI教育，具体如图所示：
具体的场景应用：
1.教研场景-助力教师
传统的教研场景存在的痛点有：
无系统教研资料，教研过多依赖教学经验，给新人的成长带来过高门槛
教材难以人为的达到真正的分层教学，教师备课消耗精力过大
现实中的磨课能难做到磨一整节课，因为听课教师精力有限，但磨十分钟或者磨译者知识点又难以得到真正的成长。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
利用基于班级或个体的学情，通过计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘等人工智能技术，为教师生成个性化的教案，包括教学计划，对应课件，并且能根据学生学习过程中产生的新的学情，再次做出调整。
通过语音识别，计算机视觉，自然语言处理等技术为教师提供虚拟化的课堂场景，根据老师试讲的过程提出建议，如肢体动作和谐，语言逻辑性等等。
2.教学场景-助力教师、学生、家长
传统的教学场景存在的痛点有：
课程人数众多，无法兼顾到所有学生的学习状态，如是否开小差，是否听不懂等。
学生想记笔记，但是有的时候不知道重点在哪里，最后什么都没记。
老师想检查学生笔记，无奈没有太多的时间去认真检查和纠正。
家长很想了解学生上课的状态，是否专心，是否听懂了等等细节，但是依赖教师下课做反馈，导致教师可能有反馈不及时的情况发生，或者反馈千篇一律的情况。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
利用人脸检测，表情识别，姿态识别等分析学生上课的专注度，动态调整学习内容。
利用图像识别，文字识别等技术根据授课内容自动生成笔记，将学生所做笔记与智能生成的笔记进行对比，帮学生笔记查漏补缺。
利用图像识别，姿态识别来动态抓取学生上课的情况，并进行分析自动发送给家长。
3.作业场景-助力教师、学生
传统的作业场景存在的痛点有：
学生作业本来就多，压力本来就大，学生不愿意再去写培训机构布置的作业了。
老师布置了作业很难有时间一个个的仔细检查，一对一的讲解错题，讲解完了以后也不能及时找到同类型的题进行验证，而老师布置了作业不及时检查，不及时讲解，学生久而久之就不会再做这个作业。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
根据学生之前产生的学习数据，利用知识图谱，深度学习的算法，精准定位每一位学生知识点的掌握程度、认知等级与薄弱点，构建学生“学情数据画像”档案，用数据指导学生“定向学习，精准作业（作业减负）”，帮助学生“减负增效”，告别“题海战术”。“学生不是不愿意做题，而是不愿做无效习题！”
利用图像识别技术自动识别学生上传的题目并检索答案，及时反馈学生的错题，为学生高效答题。同时基于学生错题分析，智能生成同类型的习题进行验证，有效节约老师为学生定制个性化习题所花费的时间。
4.考试场景-助力教师、学生
传统的考试场景存在的痛点有：
每一次考试，任课老师需要精确定位学生薄弱知识点并一一分析，学员众多，工作量非常大，导致偷工减料，没有非常细致的分析，很难做到真正的因材施教。
学员众多，每一次考试阅卷问题也耽误老师很多的时间。
每一次考试都要到处去找合适的题，不仅要针对学生的薄弱知识点，还要邹忌大量的本土化试卷进行分析，才能出一份比较专业的事情，耗时耗力。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
个性化组卷，针对以往学生学习知识点以及本土化的考纲考点，智能化出题。
基于图像识别、自然语言处理、数据挖掘等人工智能技术，采集汇总学生考试结果，分析不同知识点弱项，进而形成学生学情报告，为老师个性化辅导提供了建议，且也为营销新生或做续班提供了有效的教学可视化数据。
基于手写识别，自然语言处理等技术，实现客观题及主观题的自动批改及赋分，大幅提升阅卷速度。
5.管理场景-助力校长或教学主管
传统的校区教学管理场景存在的痛点有：
对校区整体的教学质量没有很好的把控，可视化的校区整体教学水平的数据较少。
学员众多，很难关注每个学生，没有学生成绩预警数据，总是等到学生流失，家长投诉，才知道学生在我们这里的情况。
评判教师的数据过于单一，不可量化，而建立班级对比数据，学科对比数据，可以很好的横向对比教师的综合能力。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
形成学校大数据：班级成绩对比分析，学生个体大数据分析
学生成绩预警：根据对学生个体成绩数据的沉淀和分析，对于成绩不好的学生提前进行预警，如根据该学生的表现，预测该学生可能会期末考试考不好，那么对于这类学生进行预警，同时对任课老师，家长采取行动，降低家长满意度，尽可能的提高分数！
在上述我所想到的应用场景，其实某些大公司已经在实施或者有部分已经成型，但随着人工智能技术的深入发展，覆盖“教研”–“教学”–“作业”–“考试”–“成绩管理”一整套的解决方案也终究会呈现出来。而其技术的实现的背后，需要依靠大量数据的积累以及AI人才的付出，单凭几个人是完全不够的。
而我之前研究的是：学生成长轨迹预测，主要是通过找到与学生成绩表现关联最大的几个因素，如考勤；作业完成情况；知识点遗漏情况，各类考试情况，设置最小支持度和最小置信度，判断哪几个因素和学期成绩表现是强关联，提取这些因子，也就是提取大量影响成绩的因素，然后获取大量学生的这些数据进行训练生成训练模型，然后对未知学生的成绩进行分类预测。
通俗的说，就是通过已知学生的成绩变化曲线去预测一个跟他成长轨迹很相似的学生的未来发展情况。
再通俗点说，就是你妈妈经常跟你说的一句话“你再这样下去，以后就只能和谁谁谁一样最后只能读大专啦！！！”，那妈妈其实是凭借着妈妈的经验来说的，妈妈对比了你过往的表现，然后和她脑袋里面所知晓的街坊邻居的孩子进行了对比，发现了一个和你成长情况最像的孩子，于是她告诉你，你以后也会成为这样的人。
那么利用人工智能的算法去做这件事。首先，我们评判的维度是量化的，而非感性的；其次，我们系统里，拥有大量的学生的各维数据，数据越多，能够找到的和你成长轨迹最接近的概率越大，那么对你以后的成长的预测也就越准确！
另外，个性化测评以及自适应学习，目前有很重要的一环是：对系统预设的知识点进行多维度的打标签，并形成知识图谱，以及她们之间的相互关系，这个图谱能让系统更好的决定哪个内容才是更适合学生的。
要做好这个数据沉淀，还是需要在教研界摸爬滚打纪念才能有这样打标签和形成数据沉淀的能力，或者跟大公司合作。
说白了，个性化测评的重要一环是对知识点进行尽可能小的力度的拆解，再利用计算机视觉和自然羽然处理等技术确定孩子的学习情况，而自适应学习是基于一定规则的学习路径动态规划，是否真正能做到自适应学习，取决于规则制定的简单还是复杂。目前在这条路上，所有的公司，所有的AI技术从业员都有很长的路要走。
整体来说，我认为AI+教育是一个极具前景也富有情怀的发展方向。通过AI技术，不仅能够实现“千班千面”甚至“千人千面”的教学方法，真正做到“因材施教，教育减负”，同时也能高效的帮助老师完成一部分的教学管理工作，让老师更多的精力放在辅导和育人上面。同时也能够一发部分程度的实现教育平等，让人人都有资格享受更好更优质的教育！
目前，参与AI+教育事业的有四类公司：
首当其冲的教育类公司，由于教学痛点的长期存在，所以未来也会进一步参与到AI+教育中来。
资源整合能力超强的互联网巨头，拥有技术，资源，入口，应该会比较容易通过2B的场景进入AI+教育场景。
人工智能技术提供商，教育痛点天然存在，而解决方案大同小异，所以突出重围的重点在于教育的根基加上AI技术的纵向深耕。
计算平台，AI技术的相关应用，需要大量数据作为支撑，必然需要技术平台为其计算，训练模型提供坚实的基础。
作者：Jolin来源：人人都是产品经理，本文有所删减、
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人工智能有哪些应用场景AI可以用来做什么人工智能用途
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的应用场景非常广泛，可以应用于多个领域，包括但不限于以下几个方面：
人工智能有哪些应用场景？
自然语言处理（NLP）：人工智能可以通过处理自然语言，实现语音识别、机器翻译、文本分析、语音合成等功能，可以应用于智能客服、智能翻译、智能家居等场景。
机器学习：人工智能中的机器学习可以通过学习数据中的规律和特征，实现数据分类、数据预测、数据挖掘等功能，可以应用于金融、医疗、电商等领域，例如风险评估、疾病预测、商品推荐等。
计算机视觉：人工智能可以通过计算机视觉实现图像识别、物体检测、场景分析等功能，可以应用于智能监控、自动驾驶、智能制造等领域。
智能机器人：人工智能可以应用于机器人领域，实现智能化的机器人操作、机器人视觉识别、机器人交互等功能，可以应用于制造业、医疗等领域。
人工智能芯片：人工智能芯片是一种集成了专用的硬件和软件，可以实现高效的计算和深度学习，可以应用于手机、电视、无人机等智能设备。
智能交通：人工智能可以应用于交通领域，实现自动驾驶、交通监管、智能交通系统等功能，可以提高交通效率、减少交通事故。
人工智能的应用场景非常广泛，可以应用于各个领域，可以提高工作效率、改善人类生活，同时也对传统行业带来了新的机遇和挑战。
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前言
随着人工智能技术的发展和脑科学的深入研究，机器智能得到了飞速的提升，人们对人类智能的认知与神经科学基础也有了更深的了解，人工智能和脑科学的交叉融合发展为机器智能与人类智能的融合提供了可能。而脑机接口（BCI）或许将成为实现这一未来场景的关键要素。在上两期文章中，我们分享了脑机接口行业50年来的发展历程以及步入21世纪之后的产业现状。然而，关于脑机接口在未来场景中的具体应用，到现在也还是众说纷纭。有人认为消费型的场景市场可观，尤其是元宇宙概念兴起后，人类在现实与虚拟之间进行交互所需要突破的最后一个屏障可能就是脑机接口。但更多专业人士的看法依然倾向于BCI在医疗场景之中的应用，认为值得期待的更应该是BCI这一技术出现的初衷，即对于人体功能作用的监测、替代、改善/恢复、增强、补充。中国人工智能产业发展联盟发布的《脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书》认为，至少在以下五个场景中，脑机接口“敢为医疗之不能为”。
脑机接口技术可以直接实现大脑与外部设备的交互，跨越常规的大脑信息输出通路，它在医疗健康领域有广阔的应用前景。随着现代医学对大脑结构和功能的不断探索，人类已经对运动、视觉、听觉、语言等大脑功能区有了较为深入的研究。脑机接口设备在获取这些大脑区域的信息后进行分析，相关成果广泛应用于神经、精神系统疾病的体检诊断、筛查监护、治疗与康复领域。目前，神经、精神系统疾病正是脑机接口最大的市场和增长最快的应用领域。
1肢体运动障碍诊疗根据2010年末统计数据，全国共有残疾人约8502万，其中肢体残疾2472万人，占比29%，是6种残疾类别中人数最多的群体，关于肢体残疾的治疗康复因此尤其重要。
通常，导致肢体运动障碍的疾病有很多，包括脑出血、脑外伤、脑卒中等神经系统疾病可导致患者侧脑区对应的肢体控制出现障碍，运动神经元受损可导致的肌萎缩侧索硬化症（如渐冻症），脊髓损伤等也会导致肢体运动功能障碍。其中，脑卒中等疾病造成的运动功能障碍是最常见的功能障碍之一。现阶段，对于这类患者，临床上主要采用常规的治疗技术，例如手法治疗、电子生物反馈等。这些疗法主要针对患者的外周治疗，对于严重损伤的患者治疗周期较长、治疗效果较弱，采用直接干预大脑的治疗方法较少。
**脑机接口技术应用在肢体运动障碍诊疗的目标，是通过提供辅助治疗，帮助患者改善当前状态，提高生活质量。**具体而言，脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的应用方式主要有两种：一种是辅助性脑机接口，指通过脑机接口设备获取患者的运动意图，实现对假肢或外骨骼等外部设备的控制；另一种是康复性脑机接口，利用中枢神经系统的可塑性，经过脑机接口设备直接作用于大脑进行重复性反馈剌激，从而增强神经元突触之间的联系，实现修复。
辅助性脑机接口方面。多年来，斯坦福大学的研究人员一直在研究通过脑机接口设备帮助瘫痪的人重新操控四肢，或者让截肢者利用自己的思维来控制假肢并与电脑互动，他们在患者身上植入的装置会记录大量神经活动，然后通过电线向电脑传输。2020年，辅助性脑机接口在侵入式产品开发方面已经取得了可喜的进展。浙江大学对外宣布了"双脑计划"重要科研成果，由求是高等研究院脑机接口团队与浙江大学医学院附属第二医院神经外科合作完成国内第一例植入式脑机接口临床研究，患者可以完全利用大脑运动皮层信号精准控制外部机械臂与机械手实现三维空间的运动。
但是，无线脑机接口传输数据耗费的电力极多，以至于植入装置产生的热量过多，对患者的安全构成威胁，这成为研究难以突破的瓶颈。
康复性脑机接口方面。这一类型的脑机接口常与虚拟现实技术结合，创建同步闭环康复系统，模拟产生三维空间的虚拟场景，并通过VR设备向用户进行视觉反馈。
以脑卒中患者为例，脑机接口已经被证明可以诱导这些患者大脑的神经可塑，重组脑卒中患者的大脑连接，加强神经元的功能性募集以及促进残存神经通路的重塑，从而调节患者的大脑活动。功能性近红外光谱（fNIRS）结果显示，通过脑机接口进行治疗后，脑卒中患者损伤的脑区皮质激活状态提高，促进了患者运动功能的改善。
意大利PERCRO实验室通过基于运动想象的脑机接口设备触发上肢机器人外骨骼，辅助患者进行抓握和释放，帮助肢体康复。北京工业大学李明爱团队研制了采用运动想象控制的脑机上肢运动康复系统，可完成手臂伸屈动作。此外，天津大学、首都医科大学宣武医院等知名科研、医疗机构也在这一领域有深入的研究。
2意识与认知障碍诊疗首先来看意识障碍。据统计，我国每年有近10万患者因颅脑外伤、脑卒中、缺血缺氧性脑病等病陷入昏迷，继而进入长期的意识障碍状态，即传统意义上的“植物人”状态。随着临床救治能力的提高，神经急危重症患者死亡率明显下降，但意识障碍患者数量不断增多，长期治疗给家庭和社会都带来了巨大的压力。保守估计，我国有50-100万存量患者。目前，慢性意识障碍尚缺乏综合系统规范的治疗方式，加速与提高意识障碍患者的功能恢复成为亟待解决的临床问题之一。
慢性意识障碍包括持续性植物状态和微意识状态两个层次。而且，由于长期处于无法交流的状态，慢性意识障碍患者很容易被延误治疗，甚至误诊，错失了最佳的康复机会。
**近几年，脑机接口技术在慢性意识障碍诊疗领域的研究开始逐渐增多。**2018年11月召开的“第四届国际昏迷和意识大会暨华山脑损伤及意识障碍论坛”上，世界各国的科学家介绍了脑机接口用于脑损伤及意识障碍的研究成果。其中，来自以色列特拉维夫大学的NathanIntrator教授通过多个案例介绍了脑电监测与指纹识别在意识障碍中的应用；G.TEC公司ChristophGuger教授介绍了用户友好型脑机接口对于慢性意识障碍患者的重大意义；华南理工大学李远清教授研究组介绍了多模态的BCI和相关的临床应用。
2020年5月，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王立平研究组与复旦大学附属华山医院神经外科毛颖/吴雪海团队，在《自然-神经科学》期刊在线发表了题为《探索意识障碍患者层级语言加工》的合作研究论文。在这项研究中，科学家结合多层级语言序列范式和头皮高密度脑电记录，帮助临床医生对意识障碍患者的意识水平进行诊断和预后判断，为意识障碍患者的临床诊疗提供了新的参考。
2021年1月，首都医科大学附属北京天坛医院神经外科意识障碍病区正式揭牌开科。这个病区将主要面向俗称“植物人”的意识障碍患者，投入运用神经调控、脑机接口等技术最大限度实现意识恢复、神经功能改善。
**大量临床研究表明，通过脑机接口设备获取并分析患者的脑电信号，可以掌握患者的意识状态，实现意识障碍诊断与评定、预后判断，甚至与意识障碍患者实现交流。**这类脑机接口产品常采用P300范式，即依托患者自己的名字、照片等信息，通过声音、图像、触觉等形成靶刺激，以小概率出现，脑机接口设备获取患者受到靶刺激后的脑电信号，从而分析患者状态。部分患者可能对靶刺激有特异性反应，这种“脑电交流”有助于医生判别患者是否有唤醒康复的可能，从而有针对性地采取治疗措施。
**目前，脑机接口在该领域的使用仍存在一些局限性。**例如，受患者意识波动及注意力集中时间短的影响，脑机接口难取得性能一致性。再如，脑机接口在该领域的应用目前还处于研究阶段，范式复杂，导致患者的训练时间较长，临床医生也需要较长的学习时间。
再看认知障碍方面。我国是世界上各种脑疾病人数最多的国家，其中阿尔茨海默症（老年痴呆症）患者达到1600万人，全球4个患者中就有一个是中国人。到2025年，这个数字可能会突破4000万。另有数据显示，我国65岁以上人群阿尔茨海默病的患病率超过5%。60岁以上的老年人群中，年龄每增加5岁，阿尔茨海默病的患病危险度会增加1.85倍。这一庞大患病群体对社会和家庭压力巨大。
通过对病患脑电波的检测可以发现阿尔茨海默病早期症状，并在早期介入治疗。麻省理工学院蔡立慧教授团队发表研究发现，光与声的刺激可让小鼠大脑脑产生有益脑电波，从而改善认知和记忆。这种非侵入式疗法为通过脑波治疗阿尔茨海默病带来曙光。美国南加州大学TheodoreBerger教授团队研究发现了大脑海马体的记忆密码，并通过对老鼠和猴子大脑进行的实验，证实大脑信息可通过硅芯片的电信号进行复制以实现记忆移植，植入芯片可以帮助局部大脑受损、中风和老年痴呆症患者恢复记忆。马斯克也称，Neuralink正在研究侵入式脑机接口技术，用于帮助因患上老年痴呆等疾病而失去记忆的人找回记忆。
不过，同样应该看到，这类研究目前处于很初级的阶段，在技术、临床应用、伦理等方面都面临巨大挑战，未来还需要更多的实验探索。
3精神疾病诊疗数据显示，2019年，我国抑郁症患病率达到2.1%、焦虑障碍患病率为4.98%，抑郁症和焦虑症的患病率接近7%，很多特定人群对于心理健康及精神卫生的改善有着迫切的需求。
以抑郁症患者为例，属于难治性抑郁症占比高达30%，传统药物治疗、物理治疗以及认知行为治疗方法，在这类患者身上的效果难以让人满意。脑机接口研究的进步，能大大提高许多疑难的精神疾病（如强迫症、抑郁症、精神分裂症等）的研究和诊疗水平。相比于其他生理信号，脑电信号可以提供更多深入、真实的情感信息。通过学习算法，提取脑电信号特征，可以实现多种情绪（诸如愉悦、悲伤、平静、愤怒、害怕、惊讶、生气等）的判别分析。因此，基于脑电信号的情感识别研究可用于辅助抑郁症、焦虑症等精神类疾病发病机制的研究和治疗。
在精神疾病康复治疗方面，基于脑机接口的神经反馈训练可在抑郁症、焦虑症等治疗中发挥积极作用。实际上，许多科研机构和科技公司正在开展相关研究。例如，Neuralink正在探索通过该技术解决精神分裂症和记忆力丧失等相关精神疾病的方法；Alphabet实验性研发实验室的Amber项目，旨在通过脑机接口设备获取并分析脑电波，开发针对抑郁和焦虑的客观测量方法，帮助医疗保健专业人员更容易和客观地诊断抑郁症。
在我国，2020年12月，上海瑞金医院成立脑机接口及神经调控中心，同时启动中心的第一个临床脑机接口研究项目“难治性抑郁症脑机接口神经调控治疗临床研究”，通过多模态情感脑机接口和脑深部电刺激方法治疗难治性抑郁症，改变传统药物治疗中由于药物分布在全身、很难集中到脑内的现状难题。
国家心理健康和精神卫生防治中心也计划发起“基于5G通讯网络的国家心理健康和精神卫生服务管理体系构建及应用试点项目”，其中提到，计划搭建覆盖国家中心、试点地区中心医院及区域医院的高采样率神经生理信号的高精度采集、大容量数据传输、精准判别平台，建立基于中国人群的采集标准、范式和指标标准和大数据库，开发基于不同精神疾病的具有敏感性及特异性的任务范式及采集标准（N170、MMN、P300等焦虑、抑郁、精神分裂症敏感指标），据此推断，通过脑机接口技术实现的脑电信号采集与分析工作将在心理与精神疾病的预防与筛查中起到关键作用。
清华大学心理学系团队设计并实现了国际上首个基于脑电情绪响应的人格量化测评方法，测评性能达到实用化水平，相关成果发表在《IEEETrans.AffectiveComputing》等神经计算领域顶级期刊，可通过五大人格测评得分异常情况实现对个体抑郁、焦虑水平的评估。据了解，该团队与红杉被投企业博睿康科技有限公司合作，已经初步形成面向个体心理健康测评的软硬件一体化应用系统，正在北京、青岛等多地开展应用实践。
4感觉缺陷诊疗人类具备听觉、视觉、触觉等多种感觉器官，经初级加工后传至大脑皮层的相应功能区。现代医学已经探明，颞叶负责声学加工、枕叶负责视觉加工、额叶既负责体触觉加工，也承担高级认知功能。
当前，世界上有较大比例人群存在先天或后天导致的感觉缺陷。以我国为例，视觉障碍群体将近1800万，占世界总数的1/5，同时我国也是世界上听力残疾人数最多的国家，有听力残疾人数达2780万人。脑机接口技术可以使患者自身的感觉信息被脑机接口设备解码，实现感觉恢复。目前，该项技术已经在听觉、视觉、触觉等感觉缺陷诊疗中发挥积极作用，未来可期。
2020年5月，美国贝勒医学院DanielYoshor教授团队通过脑机接口技术，使用动态电流电极刺激大脑皮层，在受试者脑海中成功呈现指定图像，帮助盲人恢复视觉，这一成果发表在国际顶级期刊《Cell》。天津大学神经工程团队联合国家儿童医学中心、首都医科大学附属北京儿童医院听力学团队，利用脑电技术提供客观有效的人工耳蜗植入儿童听觉康复评估方法，为脑机接口在儿童听觉康复方面的应用奠定了基础，有助于为人工耳蜗调试和听觉言语康复训练提供更准确的参考依据。该项研究成果发表于国际听力领域最具权威及影响力的专业学术期刊之一《HearingResearch》。2020年4月，俄亥俄州巴特尔纪念研究所和俄亥俄州立大学的研究人员在《Cell》上发布了新的研究成果，他们使用脑机接口放大患有脊髓损伤病人手上残余的触觉信号并传递给大脑，帮助患者恢复触觉和部分活动能力。
在技术取得现有突破的同时，我们也看到，由于人类大脑视觉皮层中包含了数十亿个神经元，而现有的脑机接口技术仅刺激了其中的一小部分，下一步技术难点将是开发具有更多电极的电极阵列，实现更精确地刺激，最终帮助患者实现更准确的感觉重建。
5癫痫和神经发育障碍诊疗癫痫与皮层神经发育缺陷关系十分密切。国际抗癫痫运动调查数据显示，我国癫痫患病率为7%，活动性癫痫患病率为4.6%，据此估算，我国目前癫痫患者约为900多万人，其中活动性癫痫患者为640多万人，但癫痫治疗缺口较大。
**实际上，癫痫是脑机接口系统最早应用的疾病领域。**这是因为，癫痫发作具有典型的电生理异常，呈现状态性特点。在癫痫诊断中，脑电一直是临床诊断的金标准。随着采集设备与方法的突破，对脑功能和疾病的研究越发深入，脑机接口在癫痫领域已经有很多相对成熟的应用。例如，在癫痫诊疗中，可以通过脑电输出判断大脑的功能和疾病信号，通过对颅内电极的电刺激输出“指令”，以诱发患者功能区的响应，或者通过手术切除、热凝、激光损毁等技术实现改变和治疗大脑的癫痫网络。
从无创脑电到ECoG、SEEG甚至单细胞电极，脑机接口技术越来越精确的帮助临床定位脑功能及脑疾病。1937年，Foerster首先在神经外科应用直接电刺激识别脑功能区，后来Penflidld将其应用于癫痫手术中，并且在此基础上建立了brodmann脑皮质定位模型。随着监测设备和技术的进步，各种新型麻醉药物的出现以及麻醉技术尤其是全麻醉唤醒技术的进步，术中脑功能区的定位越来越安全、准确，有效地保障了手术的安全性，极大地提升了手术效果。随着SEEG的推广，其在癫痫术前评估术中电刺激以确定功能区及病灶已成常规应用。
除癫痫外，脑机接口技术还应用在其他神经发育缺陷中。根据中国教育协会公布的最新多动症儿童调查显示，我国约有3000万儿童存在多动、注意力不集中、学习障碍等问题行为，其中，1461万至1979万个孩子患有注意缺陷多动障碍，即儿童多动症。除了多动症之外，自闭症、语言障碍、睡眠障碍等神经发育障碍的发病率也居高不下，严重影响了我国儿童的脑智健康。目前，这些发育相关功能性脑疾病首选无创手段干预，有创干预技术还有很大局限性，特别是在疾病早期，针对孩子的状态进行反馈训练治疗具有很大应用前景。
神经反馈是历史悠久的脑机接口交互系统中的一种，反馈训练技术可以优化这类疾病的诊疗流程。随着科技的不断进步，神经反馈训练作为治疗多动症的非药物手段之一，已拥有着最多的支撑研究证据。如何利用并进一步完善目前已有的神经反馈训练方案，从而更高效地治疗多动症，已成为很多科研团队的核心研究方向。挪威卑尔根大学胡Duric等研究团队指出，药物治疗仅能提高患者在行为以及注意力方面的表现，但却不能像神经反馈训练一样改善患者的学术表现以及交流互动能力。新加波南洋理工大学YLiu和他的团队，根据过往Bazanova&Aftanas等研究人员的相关文献介绍了一种可优化目前Theta/BetaRatio(TBR)神经反馈训练方案的新算法以及新的电子游戏，从而使得神经反馈训练更加有效、新颖、有趣。北京大学第六医院孙黎研究员采用基于Alpha节律的神经反馈干预配合认知训练，显著改善注意缺陷多动障碍儿童的注意和执行功能。2021年，国家儿童医学中心（上海）等启动脑机接口便携式神经反馈系统训练联合研究项目，将进一步通过结合脑机接口、近红外光脑功能成像、核磁共振、基因学等多学科途径，为儿童行为发育的评估和诊疗体系贡献创新性技术成果。