决明科技孙香杰：智慧康复进入证据化时代，解决精神疾病就诊难题

2025年11月11日，在第四届南渡江智慧医疗与康复产业高峰论坛上，北京决明科技有限公司副总经理孙香杰，围绕“认知脑机接口：神经精神疾病诊疗新范式”做了系统分享。她从临床痛点切入，到方法论与产品路径，再到应用场景，完整呈现了一条把脑科学成果转化为可落地工具的技术路线。

痛点：诊断“主观化”、数据“碎片化”，早筛窗口被错过

神经精神疾病在就诊端长期面临两个难题：其一，诊断工具过度依赖量表，客观化与量化能力不足；其二，生理信号与影像、行为数据采集标准不一，导致算法训练难以“对齐”，难以沉淀可比、可复用的高质量数据集。孙香杰指出，正是这些环节让抑郁、焦虑、注意缺陷/多动障碍（ADHD）等疾病的早筛与早治变得艰难，从而造成儿童与老年人群在干预上的“窗口期损失”。

孙香杰直言：“脑功能研究还处在结构清楚、功能模糊的早期阶段。”她强调，针对特定个体，临床仍难以精准定位“哪一个脑区出了问题”，这与跨脑区功能整合有关，更与可量化、可比较的认知数据缺失有关。

决明科技将“认知脑机接口”作为抓手，试图以标准化数据采集与多模态解码为底座，串起评估、模型与干预三个环节，形成一个可循环优化的闭环体系。公司侧重于以先进传感器和数据分析方法解决“大脑认知功能可测、可解码、可干预”的问题，目标是让认知训练与康复从“千人一面”的经验范式，走向“量体裁衣”的数据范式。

在这套框架中，“评估”并非单一量表，而是经标准化采集与质控后的结构化数据；“建模”不是一次性拟合，而是面向不同人群常模与疾病谱系的持续学习；“干预”则不再是笼统训练，而是依据神经振荡等生理指标的靶向调控。

在评估侧，决明科技推出了“心灵照相机”认知功能评估数字化平台，已用于青少年健康筛查与医院场景，并基于标准化测量方法积累了大规模数据资源。团队将这些数据“做常模”，让个体认知指标像“血液生化指标”一样可视化、可对照，这为早期预警提供了统计学基础。更重要的是，在听觉任务评估中，团队已探索到可用于阿尔茨海默病（AD）早期研究的候选神经生物标志物，为老年认知退行性疾病的早筛提供了方向。

在可用性上，平台将流程压缩到约3分钟，适配社区医院与体验中心等轻量场景；在技术栈上，自研脑电信号智能解码算法，覆盖任务态、静息/睡眠等多状态，累计数据时长已超过5万小时，这为模型的泛化与稳健性提供了“样本规模”保证。

靶向化：以神经振荡为抓手的“可调参”干预

在干预侧，决明科技强调“靶向”与“协同”。一方面，围绕神经振荡解析构建调控路径，避免粗放式训练的“无差别刺激”；另一方面，关注不同脑区之间的功能协作，通过网络层面的调优改善整体认知功能。与评估平台相呼应，干预方案既可据人群常模进行分层，也可依据个体纵向数据进行动态校准。

在应用场景上，团队已开展老年人群干预实践，并面向6—12岁儿童做神经发育缺陷的筛查与早期干预，帮助改善注意、执行功能与社会适应等“关键能力带”。同一套体系也面向院内与院外衔接，支持全流程康复管理与追踪。

认知脑机接口要成为“新范式”，关键在于承认并利用“人群差异”。决明科技采用眼动、脑电等多模态信号，在特定任务情景下解码注意控制、情绪调节等关键认知维度，并开展精神分裂症与轻度认知障碍（MCI）等人群的特征分析。这一策略不仅有助于临床分型，也有助于针对性设计训练内容与节奏。

更重要的是，多模态、标准化与可比对的数据堆叠，将反哺算法更新迭代，使模型与干预方案“越用越准”。在神经精神健康这一高度个体化的领域，数据闭环与临床闭环相互耦合，才有望在真实世界场景（RWS）中交付稳定、可解释的效果。

从工具到产品到服务到平台

孙香杰将决明科技的路径概括为“从工具到产品到服务到平台”。其目标是以认知脑机接口为核心骨架，把评估、建模、干预连接成一条可监测、可验证、可复现的临床工作流，并与医院信息系统与康复科室的既有流程协同，形成“可落地的交付”。这意味着产品不止是硬件或算法，而是一整套可运营的能力。

在她看来，这条路径的最终价值，不仅在于改善个体康复轨迹，也在于为“类脑智能、具身智能”等新一代智能系统提供“经过临床验证的认知数据土壤”，并在未来与药物研发、数字疗法结合，为神经精神疾病提供更具证据级别的综合解决方案。