张萌琦, 杨继鹏， 魏文彤综述， 刘璟莹审校

脑卒中(cerebral stroke，CS)又称为中风，是一种由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞而引起脑组织损伤的疾病。目前，脑卒中发病率逐年升高，发病平均年龄逐年降低，据统计，脑卒中病死率可达10%～30%，致残率则高达60%～70%。脑卒中患者往往表现出肢体功能障碍，尤以步行障碍和偏瘫多见。肢体运动障碍尤其是下肢运动障碍对患者的生活质量以及患者家属的心理状态影响较大[1]。

随着科技发展，人工智能应运而生，在医学领域发挥巨大作用。人工智能(artificial intelligence,AI)通常是指模拟人类智能的一种计算机技术[2]。脑卒中后下肢功能障碍的恢复一般由治疗师指导完成，操作复杂、效率低并且消耗大量人力物力。人工智能的应用更易于患者下肢功能的康复，疗效更佳且节省人力物力[3]。目前临床上应用人工智能于脑卒中患者下肢功能的康复拥有广泛前景[4]。

1 人工智能应用于脑卒中下肢功能障碍的历史发展

目前，医学领域的下肢功能康复机器人许多应用人工智能技术，以求更好的诊断、治疗和康复效果。脑卒中患者由于中枢神经系统受损、肌张力下降和下肢各关节活动受限等，使患者出现站立时间变短、难以保持平衡等非正常运动模式。下肢康复机器人应运而生，20世纪80年代是下肢机器人的萌芽阶段，美国、英国等发达国家最先将其应用于医学领域，90年代后期，下肢康复机器人被许多发达国家广泛接受并不断发展。21世纪以来，下肢康复机器人已经被大规模应用于医院以及社区等地，并因为其高效率、简便性等特点被普通大众所广泛接受并不断扩大其应用面，促进其与人工智能结合的研究进展。下肢康复机器人可以为患者提供一定支撑力，减少脑卒中后下肢功能障碍患者腿部压力，并且发挥患者腿部剩余功能，即“助其自助”。

2 应用于脑卒中下肢功能障碍人工智能的分类

导致患者发生脑卒中的因素很复杂，依靠传统的数据统计以及建模很难做出患病预测，随着科技进步，AI应运而生并且日臻完善，可纳入更多样本量和数据，为构建更准确的预测模型打好基础。

2.1 下肢辅助步行康复机器人 罗玲华等[5]利用Breg平衡量表对脑卒中患者平衡能力进行评定；利用Holden功能性步级分级法对脑卒中患者步行能力进行评定，并利用常规康复训练(对照组)与在常规康复训练基础上采用下肢康复机器人进行训练(观察组)进行对比，得出结论：观察组Breg平衡量表和Holden功能性步级分级法的评分改善程度明显优于对照组。证明基于下肢康复机器人的康复训练，可以显著提高脑卒中患者的平衡能力，促进患者下肢功能的康复，同时使患者伸膝肌群力、屈髋肌群力显著提高，有助于患者正常步态模式的形成。

下肢辅助步行康复机器人应用于脑卒中患者下肢功能康复的便捷和有效是有目共睹的，但目前它的应用仍存在不足，如何克服机器人的机械性、增强其灵活变通性是目前所面临的最大问题。

2.2 下肢外骨骼辅助步行机器人 下肢外骨骼机器人Lokomat由减重系统、驱动式步态矫形器、平行四边形机构成[6]。它将患者身体作为支撑点用机械腿带动患者完成大量且重复的常规步态训练，让患者在康复训练初期即建立正确的运动习惯与方式，为今后正常行走发挥重要作用。据研究表明，人脑具有可塑性，大脑可塑性指人脑通过重组其结构、功能和联系来适应变化和环境刺激的能力[7]。因此，给予一定程度的刺激和反复重复训练可以促进大脑皮质的重新形成，帮助患者重新接纳正确的运动习惯和方式。据Boonstra研究表明[8]脑卒中患者在Lokomat引导下行走时，肌肉的振幅较低，故相比常规康复训练更适合用于脑卒中后下肢功能患者的康复训练。实验数据表明，应用下肢外骨骼机器人的脑卒中患者相较常规治疗的患者，肌力恢复快，康复进程加快，效率高，从而可以尽快提高患者生活质量。

外骨骼机器人不仅可以为脑卒中患者提供步行体验，还可以让患者决定以何种方式移动、在哪里移动、何时移动以及如何与周围环境进行交流互动。由患者决定移动的姿势和直立的探索空间的能力[9]。但是Lokomat下肢外骨骼机器人易忽略患者踝关节的参数设置和踝部肌肉用力反馈情况，可能会影响部分踝关节存在问题的脑卒中患者的康复训练，足下垂助行仪的出现解决了此特殊问题。说明各种应用于医学康复领域机器人之间可以互通有无以求更有效地为人类医学康复领域服务，而如何将其结合应用是我们目前面临的一个新型问题。

2.3 骨盆辅助步行康复机器人 人体骨盆不仅可以支撑躯干，还可以为下肢的驱动提供动力，对于运动的协调性和平衡发挥重要作用[10]。骨盆的有效训练，可以提高患者下肢肌力的恢复从而促进其对下肢的控制能力，有利于患者平衡功能和日常生活能力的恢复[11]。

国外研究学者认为骨盆运动的控制是步态的基本决定因素之一。骨盆辅助步行机器人充分调动全身肌肉和关节，主要对患者骨盆和下肢进行适宜程度的康复训练，以达到良好的康复效果，从而形成更自然的步行步态。通过机器人“柔性控制”可使患者通过稳定躯体、有效地骨盆移动等完成正确而完整的步态，调动患者的躯体积极性和主观能动性，对改善神经控制力和提高运动控制能力也发挥重要作用[12]。胡淑珍[13]等利用对照组患者进行常规药物治疗及康复训练,观察组患者在上述干预基础上辅以骨盆辅助式康复机器人训练进行对比，得出结论：常规康复干预基础上辅以骨盆辅助式康复机器人训练,能进一步提高脑卒中下肢功能障碍患者骨盆控制能力,改善步行功能及平衡能力,从而促进患者下肢运动功能恢复。

目前哪种机器人对于脑卒中患者下肢功能的康复更有意义，还有待确定，这是目前应用骨盆辅助步行康复机器人所面临的问题。

2.4 虚拟现实技术联合康复机器人 虚拟现实(virtual reality，VR)是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统;它利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该真实环境中去。胡靖然等[14]认为：VR能为脑卒中患者在康复治疗过程中提供身临其境的环境体验，提高患者的积极性与主动性，对下肢功能及平衡能力的改善有促进作用。VR被广泛应用于医学领域，包括疾病预防培训、疾病诊断、康复训练等方面，尤其在康复医学中展现出了广阔的应用前景[15]。

Bergmann J等[16]采用增强型VR结合下肢康复机器人对步行功能的功能性步行能力量表分级≤2级的亚急性脑卒中患者进行步态功能训练4 w后得出结论如下：较常规训练，结合VR和下肢康复机器人的训练更易被患者接受和练习，训练后脑卒中患者步行能力的恢复速度加快，下肢功能障碍明显改善。国外研究数据显示，VR对于改善脑卒中患者步态方面极其有效，也可以明显改善脑卒中患者的平衡功能[17]。VR技术结合下肢康复机器人的训练改善脑卒中患者的下肢运动功能障碍已经成为当下医学康复研究领域的热点话题。

虽然虚拟现实技术联合康复机器人进行康复存在巨大潜力，但我们应清楚地认识到智能康复只是常规康复的辅助形式，常规康复的主流地位不应被遗忘[18]。

2.5 自适应平衡康复训练装置 自适应平衡训练，是指根据检测评价，系统根据所获得的患者平衡状态指标，自动动态调整提供合适辅助支持，随状态变化调节康复训练难度，获得最佳康复效果。

机械臂是当前人工智能技术的一种应用，属于服务型机器人领域，它的应用主要是一些工厂，代替人类完成一些高难度、高精度的工作。崔向红等人研发的自适应平衡康复训练装置通过声音和动画指示，调节机械臂的运动、踏板阻力和稳定性和患者睁闭眼等来完成脑卒中患者的静态平衡训练、自动态平衡训练和他动态平衡训练[19]。通过重复练习，帮助脑卒中患者恢复其平衡能力。

自适应平衡康复训练装置联合应用多媒体技术，设立声音、动画提示、摄像及激光定位装置，有助于患者精准完成康复训练。在不同程度的康复情况下，患者可以选择不同模式的训练装置，循序渐进的提高训练难度以求最好的康复效果[20]。

3 应用人工智能对脑卒中患者下肢功能康复的优缺点

患者可以身临其境，在虚拟状态下形成的步态习惯、训练体验感等都更加真实，通过形成三维动态视景，可以提供受试者各种感官模拟，进行可视化操作和互动[21]。AI训练的突出特点是环境安全性强，它可以通过精确的计算和数据传输智能地确定具体康复训练计划，让患者康复过程既高效又安全。AI可以轻松达到反复训练的效果，同一场景模式下进行重复训练，以求更有效的康复效果,也可以根据患者不同的康复阶段采取不同的康复训练模式，以求最适应患者的康复进程。AI记录和传输数据的速度是治疗师难以达到的，它可以轻松记录传输数据，让医生及时有效地同步患者康复信息，及时调整治疗方案。

AI与下肢康复机器人的联合应用目前处于萌芽阶段，虚拟环境设备建设成本高，故在医院和社区中的普及率很低，难以大规模投入医疗康复领域的应用中[22]。AI属于高端前沿技术，它的突破和发展十分困难，这也是AI难以普及的原因之一，普及率低又直接造成自愿受试者少、样本数量低，缺乏样本数量和随访调查的研究很难有说服力，也难以证明其有效性[23]。

此外我认为，在大部分患者的认知里，真人医生比VR和下肢康复机器人的联合应用更有亲和力，这从侧面反映了社会文化发展与科技发展相辅相成的关系，提高国民文化水平可以一定程度上促进大家接纳高新技术，从而促进科技的持续发展。还需注意的一点是：大多数临床疾病都是动态的，不同患者的表现和康复进程不同，为了使每一位患者获得最佳的治疗效果，我们须根据每个患者的病程采取个性化的治疗策略[24]。

4 小结与未来展望

综上所述，人工智能对于脑卒中致下肢功能障碍患者的康复是有效的。不仅为患者提供了一种新型且高效的康复治疗模式，而且充分做到了医学发展与科技发展相结合的良性循环过程。同时人工智能应用于脑卒中致下肢功能障碍患者的康复也面临着挑战，人脑的精细程度是电脑难以比拟的，人脑的思维也绝非计算和发出指令等机械步骤，它的机械性以及可能面对的伦理问题是目前所面临的最大问题。机遇与挑战共存，从20世纪80年代下肢机器人的面世，到如今VR与机器人联合应用等，社会在发展，科技在进步，相信随着我们的不断探索，问题终会被解决，人工智能也将为医疗事业做出更大贡献。

综上，建议：(1)在今后的研究中，应依据我国国情以及经济和文化发展水平，建立人工智能广泛应用于医疗康复领域的模式，使普通民众更易接受；同时发挥人工智能技术的最大用处为人类健康服务;(2)发挥人脑主观能动性，不可过分依赖人工智能技术，若人工智能广泛应用于临床脑卒中患者康复训练中，治疗师仍应该适时做出训练计划调整，而非过分依赖人工智能计算的结果和训练模式，以免错过对患者最有效的治疗计划，即做到治疗师和人工智能的有机有效结合;(3)做好相关宣教，使此项技术更容易被普通民众所接受，更好地应用于医学康复领域，从而推动出现医学康复领域和科技同步进步的双赢画面。