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研发客服2014年一项风靡全球的“冰桶挑战”让（肌萎缩侧索硬化ALS）走进大众的视野，人们才将目光集中在这个思想和意志被身体困住的群体身上。2017年，ALS主治药物利鲁唑（Riluzole）进入了中国部分省份的医保范围，但很多医院还是没有进药，所以依然无法进入患者可及范围。如今，近十年过去了，依旧是难以治愈的罕见病症，但我们是否能够通过其他方式来让这些患者释放自己自由的灵魂呢？
在6月8日MathWorks举办的2023 MATLAB EXPO 中国用户大会（北京站）上，我们通过清华大学张丹副教授了解到了“渐冻人”未来的希望——技术。
：解码思维的力量
分为主动脑机接口和被动脑机接口，主动脑机接口中的一部分应用领域正是帮助患者恢复对于外界交流的能力以及拓展交流的方式。同时主动脑机接口技术还可以作为辅助诊断技术介入像癫痫这样的脑外科疾病。而被动脑机接口也是情绪脑机接口，可以应用在对患者的心理测评方案中。因为传统的心理测评依赖于问卷，依赖于自我报告，或者咨询师的访谈，这种方式对于受访者的教育程度、背景、配合度都有很高的要求，所以适用性有很大的局限。而脑机接口和传统问卷相结合的方式可以得到更加客观和科学的结果。
据张丹副教授介绍，凡是跟大脑疾病相关的，都在脑机接口技术的可解决、可应用方向之内。我们知道，虽然医院也在用脑电图、磁共振的机器，但是这些使用还是对病人有比较多的限制，基本上限定场所、有限时间的检测检查，无法推广到像脑机接口技术期待的不限空间不限时间的应用方式。
然而想要达到这种效果要拥有可靠的前端传感器来采集大脑信号，以及完整的系统来分析数据，最后精准的表达出来。
MATLAB：连接科学与真实世界
目前脑机接口还在实验室阶段，面对未来的成果转化，张丹副教授从技术本身提出了两个正在面临的困难。
首先是如何获取有效的大脑信号，从马斯克支持的有创植入式方案来说会涉及到临床技术的挑战，从无创贴片式方案来说会涉及到大脑信号传感的材料和电学困难。其次，从应用端角度，无论是机器外骨骼辅助脑机接口实现信号表达还是其他工程类的技术，如何将这些技术和脑机接口的输出以及大脑信号的特性相结合成为新的难点。
张丹副教授表示：“面向产业化还有多远，这个跟具体应用领域可能有关系。比如说以渐冻症患者为例，他恢复一个字符输入去对外传递信息，这事已经很近了。假如说我们希望今后他能像正常人一样去控制一个机器手臂，像正常人一样到社会上去行走，去生活，那个挑战距离会更远一些。”此外，对一个家庭来说，如何科学护理“渐冻人”，帮助“渐冻人”脱离生存困境，甚至有质量地带病生存，需要全社会做出更多的努力。
医疗机器人推进儿童物理治疗——测试人员正穿戴着外骨骼原型行走
从MathWorks角度来看，脑机接口技术转化的过程跟很多医疗设备的研发过程挑战很相似。“加快工程和科学领域发明、创新、开发和学习的步伐，为世界带来改变。”是MathWorks的使命，因为他们相信未来世界的真实问题、复杂问题是依靠科学家和工程师来解决的。
对于张丹副教授所带领的团队来说，MathWorks旗下的MATLAB和Simulink软件能够快速帮助他们搭建系统模型，拆分复杂流程，以图形化的APP，帮助科学家快速和高度自动化的完成，从数据采集、标注，到降噪、变换和特征提取，以及AI超参调优和快速原型实现。 MathWorks中国区教育行业总负责人李庆节表示：“MathWorks在每个方面都有快捷的工具箱和一些经验，能帮助处于不同科研种类跟不同阶段的客户，能够把每一个阶段通过挑战很好的解决。”
MATLAB与AI结合更适应现代社会
如今在人工智能的浪潮席卷而下，MATLAB作为一款经典数学软件无法与AI相割开来，无论是各种神经卷积模型还是人工智能训练模型都离不开MATLAB。况且MATLAB在AI项目研发中具有得天独厚的优势，例如既可以搭建系统模型也可以拆分流程，还可以测试模型。
MathWorks的Sameer Prabhu博士向我们介绍，无论AI再怎么发展，它只是系统当中的一部分。MathWorks除了提供AI的Model之外，也可以把AI这部分算法集成到一个完整的系统里面，用Simulink这样的环境，可以把AI所有的应用放到整个大系统里面，一是做整个概念上的验证或者系统行为上的验证，另外也可以做很多大量的对AI的测试。
比如在汽车工业，做自动驾驶验证相应的AI的算法是否有效或者是是否足够安全，也可以把它放到整个车辆系统模型里面，去运行不同的场景。MathWorks可以创建很多不同类型的测试场景，把我们在现实当中可能很难运行到的场景，都能通过仿真的方式运行出来，极大地增强使用者对于AI在工程领域应用的信心。
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