张洪峰， 焦永亮， 李博， 徐桂勇， 刘玮佳

(烟台市残疾人事务综合服务中心， 烟台 264000)

长期以来，国家对残障群体都给予了支持、关怀、鼓励和帮助。如今，残障群体的生活质量不断提高，他们对辅具的需要日益增多，为这些特殊群体提供康复辅助服务、康复辅助技术具有良好社会意义。

康复辅助技术是指为改善功能障碍者状况而设计和利用的装置、服务、策略和训练[1]。其中辅助装置是辅助技术在医工结合条件下设计和生产的具体产品，能够帮助残障群体改善人体功能缺失，设法弥补人体各方面功能。在《残疾人辅助器具分类和术语》中，残疾人辅助器具(下称“辅具”)被描述如下：“由残疾人使用的，特殊生产的或通常可获得的用于预防、代偿、监测、缓解或降低残疾的任何产品、器具、设备或技术系统”[2]。

自1970年美国人Jim Reswick提出康复工程开始，康复辅助技术已经经历了50年的发展历程。在社会发展和科技进步的过程中，康复辅助从假肢安装、矫形器安装等简单技术，逐渐发展为包括假肢学、矫形学在内的交叉学科，其中还涉及感观康复、神经系统康复、环境控制系统、康复护理技术与设备、无障碍环境改造，以及功能评定与检测和康复训练设备、生物信息技术与应用等许多满足康复需要的技术内容[1,3]。从人体功能角度看，辅助技术一般具备运动、视听、呼吸、吞咽、交流等机能及心理健康、日常生活活动能力等多项功能的辅助作用。目前，各类康复辅助设备如助听器或人工耳蜗已经能够有效提高患者的语音识别率、空间定位能力、声调识别能力及音乐和情感感知能力[4]；可穿戴步态辅助技术可以对老年及腿部残疾群体实行防摔倒保护[5]；各类机械手臂能够为上肢残缺患者提供便利[6]；周围神经人机接口也受到了越来越多的医师及科研工作者重视[7]。

近年来，随着大数据时代的到来和人工智能技术的蓬勃发展，智能化延伸到各个领域，包括机器人、语音识别、语言翻译、自然语言处理、图像识别、机器视觉、自动驾驶和专家系统等[8-10]。而智能康复实现了工程与医学的紧密结合，并将多种学科诸如康复医疗、神经科学、计算机技术、心理学等进行融合，使得工程技术在临床上的应用得到加强。在当前技术背景下，智能康复机器人在辅助评估、辅助训练、辅助恢复等方面蕴藏巨大潜力，且已经在中风、脊髓伤损、脑部创伤、截肢、慢性病痛等疾病的康复治疗中表现出明显优势，充分验证了其临床康复的有效性，具有十分显著的医疗实用价值。可见，在人工智能不断发展成熟的趋势下，其在康复医学领域的应用空间不断扩展，发展潜力也逐渐凸显[11-13]。另外，5G技术一步步发展完善，其高带宽、低时延特性，助力智慧康复信息化建设，可充分保证信息高速高效交互，资源合理调度等。

综上，现代康复器械和辅助器具已不仅仅是传统概念上的拐杖、助行架、手动轮椅等技术含量低的产品，而是包括显微外科、新型生物材料、微电子技术、微型机械、神经工程学等新技术的高科技、智能化的产品。为此，对康复辅助方面的关键技术以及人工智能、5G技术等在康复辅助上的应用进行研究分析，针对国内康复辅助技术方面存在的问题提出相应的可行性的解决方案。

1 康复辅助设备

康复辅助设备一般具备残疾辅助、功能恢复治疗、减轻劳动强度等能力，以下将从康复机器人、可穿戴康复辅助设备、神经康复与人机接口三个方面对其进行总结讨论。

1.1 康复辅助机器人

康复机器人属于医疗与机器人技术相结合的高端康复医疗产品，能够帮助残疾患者重新获得运动功能，适用于肌肉损伤和骨科疾病甚至脑卒中、脑部损伤、神经性损伤等引发的上、下肢运动功能缺失。代表性的上肢康复产品包括：麻省理工学院的MIT-Manus机器人、苏黎世联邦理工大学的ARMin机器人、意大利的TechnoBody上肢康复机器人以及瑞士Hocoma公司开发的Armeo Power系列康复机器人等[14-16]；下肢康复设备一般分为牵引式和悬挂式两种，牵引式下肢康复机器人如德兹技术大学的Physiotherabot[17]、瑞士Swortec公司的MotionMaker[18]，可以实现单关节的运动，也能够完成多关节协调的训练，同时配备多种主动或被动形式的康复训练策略；悬挂式下肢康复辅助设备可以利用维系于患者腰部和胸部的挽具，以及系挂挽具和头顶上方支架的绳具，实现对身体躯干的支撑提拉，使得使用者可以保持直立行动的姿态。最具代表性的是由瑞士苏黎世大学医学院、苏黎世联邦理工学院、苏黎世大学、Hocoma公司和德国Woodway公司联合研发并由Hocoma公司商业化的Lokomat[19]，其他产品还包括德国的LokoHelp[20]、美国的Robomedica[21]。图1展示了部分产品的使用场景。

图1 康复辅助机器人使用场景Fig.1 Using scenarios of rehabilitation assisted robots

上述部分产品已形成一定的市场规模，为患者提供了帮助，但是多数设备仍存在人机适应上的缺陷以及造价昂贵等问题。另外，与国际产业发展速度相比，中国的康复机器人发展较为缓慢，处于起步阶段，技术不够先进，产品不成熟。

1.2 可穿戴康复辅助设备

在各类可穿戴辅具中，人工耳蜗是世界上最成功的感知假体，为全球80多万人恢复了听力，并改善了大多数人的语音感知能力[22-24]。在中国，北京协和医院于1979年研制出单通道人工耳蜗；1980年完成了国内第一例人工耳蜗植入手术，1995年5月，完成国内第一例多通道人工耳蜗的植入。随着技术进步，逐渐出现声电联合刺激人工耳蜗、机器人辅助人工耳蜗植入等，2012年北京协和医院在中国首次植入声电联合刺激人工耳蜗，双侧人工耳蜗植入研究也位于中国前列[25]。助听器属于听力障碍者常用的可穿戴辅助器具，现阶段的助听器可以完全置入外耳道内，可以深达第二弯曲，如starkey的soundlens系列，基本上达到了隐形的要求[26]。

穿戴式外骨骼机器人是近些年发展起来的康复器具，灵活性和空间拓展性是可穿戴的基本要求，这类器具对人体运动能力具有一定的延伸、补偿甚至超越的功能。基于外骨骼的可穿戴上肢康复设备，采用科学、标准的康复训练，可以帮助患者的肢体运动功能快速恢复，目前已在医疗行业得到广泛应用[27-29]。西安医学院设计的一种可穿戴上肢康复设备[30]，其蜗轮蜗杆、齿轮机构等部件可支持包括肩关节、肘关节、腕关节在内的多处关节灵活转动，且此可穿戴设备同时能固定到支架上或者座椅上。为辅助患肢进的高强度标准化康复训练，许祥等[31]研制了一种基于外骨骼原理的4自由度上肢康复机器人，此辅具方便穿戴，设备运动自由度和人体运动自由度同轴，能够有效地对患肢前、后臂各部位进行支撑、牵引，并且可以精确地施加牵引力于上肢各关节。在国外，最具代表性的可穿戴辅助机器人是哈佛大学Walsh团队的Soft Exosuit[32]，该产品利用到气动人工肌肉技术，对髋、膝、踝关节进行运动辅助，所使用的气源仅7.1 kg，相比于一般的刚性外骨骼重量要轻很多。另外用于Soft Exosuit的新型软性外骨骼机器人，如图2所示，有利于关节灵活运动，不受到外部结构的限制，实现了更为自由灵活的人机交互。随着康复辅助技术的发展，以及移动互联网 和大数据时代的到来，可穿戴医疗设备、医疗监护设备、康复监测设备等将结合高精尖技术，将成为未来技术的重要发展的方向。

图2 Soft Exosuits 外骨骼机器人[32]Fig.2 Soft Exosuits exoskeletons robot[32]

1.3 基于人机接口康复辅助技术

脑机接口(brain-computer interface, BCI)将人的大脑信号解码为计算机设备可识别的指令，将人的神经世界和外部物理世界连接起来。在神经康复及辅助医学领域，人机接口能够为肢体运动障碍患者各项运动能力的恢复提供技术途径，同时在大脑损伤以及各类神经系统疾病等患者的健康恢复或功能再造中也发挥着重要作用[33-34]。

然而，人体的神经系统的结构复杂，即使是完成一项简单的抓举任务，神经在控制肌肉收缩或放松的过程中都要经历复杂的神经冲动产生过程，相较而言大脑的结构及运转方式更为精妙，所以人机接口的实现对人类来说注定是一项极为艰巨的挑战。

历史上，奥地利Graz大学应用BCI技术，控制电信号刺激帮助手部活动障碍病人完成抓杯、举杯、倒水入口的连续动作，是BCI应用于康复助残的里程碑事件[35]；天津大学周鹏等设计一种将脑机接口和功能性电刺激相结合的智能康复系统，可供瘫痪病人根据自己的运动意愿控制残肢运动的。其实验结果表明，该系统能以95%以上正确率分析人的运动意图，控制功能性电刺激仪完成预定的刺激任务，恢复手部抓握动作[36]。“神工一号”如图3所示，是天津大学神经工程团队于2014年研制的首台可用于全肢体中风康复的神经机器人系统。该系统在患者体外搭建了一条人工神经，能够解码患者的运动康复意念，并依此利用电刺激技术，驱动多级神经肌肉产生相应的动作。该系统在运动康复训练的同时，可以促进患者受损脑区功能恢复、完成体内神经通路的可塑性修复和重建[35]。

图3 “神工一号”原理图[35]Fig.3 Schematic diagram of Shengong No.1[35]

近年来，基于脑机接口技术的康复医疗事业深度发展。例如，Simeral等[37]利用无线发射器替换了以往大脑神经信号传递所用电缆，实现一种针对四肢瘫痪患者使用的脑机无线皮质内接口。随着人工智能的繁荣，结合智能算法的脑机接口技术[38]有望使基于人机接口康复辅助技术获得更大的进步。

目前基于人机接口的康复辅助技术仍然处于发展期，存在许多工作要做。但是，由于其所带来的病体康复效果很大程度上满足了患者需求，所以该技术必将是各国、各医疗技术单位等竞相发展的对象，具有十分广阔的市场。

2 基于人工智能的康复辅助技术

神经网络、深度学习、机器学习的发展日新月异，各类模型、成果不断丰富，而基于人工智能的康复辅助技术的研究也随之取得良好进展。

2.1 智能辅具

智能辅具一般是在假肢、矫形器、轮椅、移动辅具、家居与环境控制辅具等设备中引入智能化功能。从“十一五”国家科技主管部门确立了积极推动智能辅具研发的重大科研目标开始，康复辅具的智能化进程得到良好发展，部分项目已取得了一批高水平的科研成果。其中，智能假肢通常具有识别功能，可以根据步速、步幅、环境参数等数据对关节力矩进行调整，这种自适应性能对改善步态、降低体能消耗等方面有很大帮助。具有代表性的假肢智能控制结构示意图如图4所示，其中微机模块是主要的分析控制模块[39]。

图4 假肢关节微机控制系统Fig.4 Microcomputer control system of prosthetic joint

而目前关于人体姿态分析、轨迹跟踪等的人工智能算法具备更高的识别分析能力，在人机的相互适应上可以提供更优的技术支持。Geng等[40]提出一种基于红外图像和深度学习的手势识别算法，可用于自动驾驶场景，其实验结果表明，该方法能够实现自动驾驶车辆的实时人体手势检测，平均检测准确率为86.2%。Bozorgi等[41]提出了一种基于二维激光扫描仪和三维相机数据集成的鲁棒人体轨迹跟踪方法，将基于深度学习的3D相机人体检测映射到深度信息的点云上，构建代表人体的3D包围，并使用最先进的二维激光检测技术实现精度提升。

轮椅是残疾辅助工具中最为常见的一种，对其智能化改进将给用户带来更好的体验感，为残疾人生活提供更大的便利。重庆邮电大学蒲兴成等[42]提出一种新的智能轮椅路径规划算法，使用神经网络作为行为协调控制器，将仲裁和命令融合机制相结合提高了系统的反应速度和控制精确度。长春理工大学王淑坤等[43]设计了一种多功能智能轮椅，其仿真结果表明该设计在行驶速度、承载能力、爬坡角度等方面符合国家标准，且轮椅的环境感知模块、人机交互模块支持自主避障和语音控制等功能。

按功能来划分智能辅具，其种类相对比较多，可以为患者提供定制化的服务，而正是由于这类辅具通常只针对与某种或者某几种功能来设计，其智能化程度相对不高，自适应能力往往欠缺。

2.2 脑电分析与康复治疗

基于人工智能的康复技术，最引人关注的是智能脑电波分析或情感分析等相关方面的研究。对于一直以来给患者带来严重影响且难以攻破的病症，如阿尔兹海默症、全身瘫痪、植物人或精神类疾病，相关的研究和进展开辟了一条极具前景的治疗康复道路。国外方面，Sridhar等[44]提出的基于脑电和深度学习的脑认知功能分类方法，被用来评估神经退行性疾病。该研究开发了一个基于听觉、嗅觉、运动和运动意象的深度学习网络，采用了双向长短时记忆(bidirectional long short term memory, BLSTM)网络，以评估认知功能并确定其与大脑信号特征的关系，并且使用了小波分析方法对诱发信号进行分解，计算各成分频带的频带功率。该深度学习系统在轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment, MCI)检测方面优于传统的深度神经网络，可有效辨认知功能下降的脑电波。在实验中，作者同时还比较了不同的深度学习模型对时间序列数据的分类和预测能力。实验结果表明，利用卷积神经网络-双向长短时记忆(LSTM)模型，原始脑电信号预测脑卒中的准确率为94.0%，FPR(6.0%)和FNR(5.7%)较低，对脑卒中的预测具有较高的置信度。由于保健技术的进步，越来越多的研究试图提前预测和分析某些疾病。其中，中风疾病的研究正在积极进行中，特别是在人口老龄化的情况下，中风是老年人的致命疾病，其复发率和死亡率都很高，需要持续的医学观察和监测。Choi等[45]提出的基于深度学习的实时生物信号预测系统，可用于老年人中风或脑卒中等疾病的预测。该方法允许深度学习模型直接应用于原始脑电图数据，而无需使用脑电图的频率特性。同时实验结果证明了非侵入性方法的可行性，与其他测量技术相比，这些发现有望显著改善脑卒中早期检测，降低成本提高舒适度，成为分析医学影像数据的先进方法。随着计算能力的提高，深度学习、人工智能将越来越多地用于临床环境，包括某些神经类疾病如癫痫等的改善诊断、预后和治疗，最终能够开发出高度准确和可靠的工具来帮助产生康复决策等[46]。

人工智能在康复治疗、康复辅助、脑电分析方面的应用正被国际医疗、卫生、健康等机构所关注，与之相关的项目也正在被更多地建立和更深入地研究。中国也极为重视人工智能、深度学习等在康复技术、脑电波分析方面的研究和应用。首都医科大学宣武医院郝峻巍等[47]提出脑卒中超早期功能重建单元的新模式，是卒中诊疗模式的重要探索。该模式充分利用人工智能技术，依靠脑机接口、机器人、虚拟现实等技术实现功能重建训练，恢复患者各项功能和提高生活质量。首都医科大学宣武医院宋珏娴等[48]的研究指出，以现代医学为基础，采用中西医结合诊疗实践数据库和人工智能技术，有望为脑卒中提供新的诊疗决策系统。胡景钊等[49]提出的基于镜像神经元理论的便携式MI-VR BCI康复系统，采用基于脑电(electroencephalogram, EEG)的脑机接口(BCI)技术检测患者运动想象程度，通过虚拟现实(virtual reality, VR)技术展示患肢运动，能帮助患者更好地想象、观察患肢运动，其试验结果验证了系统具有可行性。

总的来说，国内外针对脑电分析的康复治疗关注度较高，并且都取得了一定进展，但该方面的研究尚处于初级阶段，具有广阔前景也面临巨大挑战。

3 康复辅助技术的5G拓展

3.1 5G改变传统康复模式

针对灵活多样的物联网需求，5G国际技术标准以OFDMA(orthogonal frequency division multiple access，正交频分多址)和MIMO(multiple input multiple output，多入多出)为技术基础，采用了新颖灵活的系统架构，可支持多类应用场景。其中，在频段选择上，由于上一代通讯技术所支持的中低频资源有限，5G则增加了高频频段的应用，可同时支持中低频以及高频频段。因此，5G技术形成了针对中低频和高频设计的统一的理念方案，可支持百兆的基础带宽，同时满足覆盖需求和容量需求，并能在热点区域实现容量提升[50-51]。高速率的传输以及更广域的覆盖是无线网络所追求的目标，5G技术中LDPC(low density parity check code，低密度奇偶校验码)和Polar新型信道编码理论得到了应用，具备更强大性能的大规模天线技术也得到采用，而短帧、快速反馈、多层、多站数据重传等技术的引进，又赋予了第五代通信技术低时延、高可靠的性能[51-52]。总的来说，5G技术具有以下几项关键特性：①峰值速率可达10～20 Gbit/s，对于大数据量的数据传输如高清视频、虚拟现实等有很大优势；②接口时延可低至1 ms，为像自动驾驶、远程医疗这类实时性要求高的项目提供了技术支持；③设备连接能力超高，物联网通信支持百万连接每平方千米的密度；④支持连续广域和高速移动下的信息传播。

受医疗资源分布及患者就医观念等的影响，三级医院往往负荷过重、康复体验差，许多优良康复资源被严重浪费；另一方面，优质医生多集中于大中城市的高级别医院，造成地方医师水平跟不上整体医疗水平。由于地域限制，在分级制度推进建设的过程中，各康复机构没有实现高效快捷的信息共享，对于这一问题除了有康复技术与体制制约，落后的康复通信手段也成为了康复资源合理利用的阻力。相较于传统远程康复手段，5G拥有高带宽、低时延特性，在通讯技术、信息技术、大数据人工智能技术不断渗入融合到智慧远程康复事业的过程中，可起到高效推进作用。在提高地方医疗水平、合理分配医疗康复资源、提高康复资源利用率和康复服务整体效率、加深地域互通和机构就诊信息共享程度、推动康复资源纵向流动等的问题上，5G通信技术可提供强有力技术支撑。其中以5G技术为基础的远程培训、远程会诊、远程手术等服务能够实现二、三级医院和地方康复卫生机构的技术分享，对整体医疗水平的提高有较为深刻的意义；发展5G远程康复辅助模式，使得分级制度下的康复资源得到充分发挥，能够打破康复服务在时空范围上的限制，促进康复辅助资源线上流动；在患者的诊断、监护、治疗等诸多方面，为基层医疗机构、地方康复部门等提供多项信息化的远程辅助服务，进而弥补地方医院在诊疗技术、医疗水平方面的欠缺，同时降低康复支出，使得一部分患者在享受优质诊疗服务的同时承担较少的经济压力。概括来讲，5G通信技术使康复诊疗资源非平均分布问题在很大程度上得到缓解，其资源开放以及健康康复服务创新理念，对平衡大中城市与地方康复机构的资源供给、弥补基层康复辅助能力的不足和提高康复普惠水平等诸多方面有深远影响和重要意义。

另一方面，移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)技术是实现5G低延迟和提升带宽速率等的关键技术，同时MEC为应用程序和服务提升了边缘网络的效能，包括提供第三方的应用程序和服务，使得通信网络可以巧妙的转变成为康复辅助行业和残疾人群体的多功能服务平台[53-56](图5)。MEC技术可以为康复机构内部、机构之间的互动，提供高性能、定制化、差异化的无线通信服务。对于规模较小的康复机构或单院区的场景，MEC可实现流量的本地卸载，将信息下沉到本地主机，保证数据的隐私性、安全性；针对较复杂的场景如跨部门组建、跨机构建设，MEC的实现可考虑在总部的主机汇集中心或者运营商骨干机库进行核心部署，主要为各子机构的康复辅助服务提供用户层面的接入服务，其中5G基站可以将各类业务数据分发给子康复机构，避免途径运营商公网，增加数据的安全性、隐蔽性。由于云服务行业发展迅速而且能够提供较为稳健的运行环境并降低运营成本，康复机构或将大范围地采用云服务器，将业务系统的大部分迁移到云端，针对这种形势，更适合采用将专属MEC部署在运营商机房的方案，可减轻部分运营压力和有效的降低成本，然而共享MEC模式虽然可进一步降低网络搭建及运营的成本，但同时也存在着数据安全的隐患。

图5 MEC基础架构图[51]Fig.5 Infrastructure diagram of MEC[51]

此外，物联网的积极作用已经明显体现到了人们的日常生活中，它可以为残疾用户提供丰富多样的特定服务。物联网所运用的射频识别、红外感应技术以及全球地理信息服务系统等为海量信息交互和快速通讯提供了技术支撑，最终形成了一种智能识别、监控、定位、跟踪和管理的网络。其中海量信息的双向传递，信息永久化存储，历史资料便捷查询和网络管理等由物联网网络层实现；而感知层则面向物理世界的智能感知，信息高密度采集，信号处理，模式识别和自动控制等。物联网是一种集成空间，实现了现实与虚拟世界的融合，所有的对象、资源、物体都能够通过互联网获取，各种服务也能够结合物联网来提供；可面向庞大的客户群体及各类个性化服务需求，解决现实世界各种应用环境中所存在的问题。在统筹计算、服务、社会资源，实现服务网络自适应生成方面，大规模的物联网络可建立起康复行业大批量的个性化要求与服务之间的有机映射，甚至能够根据应用场景的变化，进行康复服务的自主调整[57-60]。

面对爆炸性增长的行业数据，大数据技术相较于传统计算技术具有更强大的分析能力，可对海量的复杂数据进行深度挖掘，从而经济，高速的捕获、发现最为有用的信息。大数据处理过程一般包括数据抽取与集成，即基于大数据提取关系和信息实体，经过关联、聚合之后，采用统一定义的结构来存储和解析数据，进而发现数据的内在规律和演化趋势。传统分析技术如数据挖掘、统计分析等方法，易于收到数据之中噪音成分的影响，但新型的机器学习算法可以根据在实时性和准确性等方面进行调整优化。就康复行业而言，大数据分析平台可按所需的服务，形成资源池，具有快速化，弹性化，可度量等多种优点。康复行业形成多模态数据，如视频，传感器信号，可穿戴设备等数据，这方面可结合云计算和云存储资源，为大数据分析提供了有利的算力保证。

3.2 康复辅助技术的5G应用场景

从当前形势来看，康复行业将来必然要大量使用视频监测系统。未来的视频监控系统，将不再是简单地安装和配置摄像机进行视频信号采集。而是形成一套智能视频平台，融合各种不同的场景，将各类新型技术如人脸识别、车牌鉴别、穿戴识别、行为分析等人工智能技术进行组合打包，服务于特定的群体。其中智能视频与5G摄像头结合形成的智慧监控平台，可实现对康复行业而言至关重要的智能安防功能。5G摄像原理支持高传输速率，在提高分辨率的同时还能够支持360°的全景拍摄，实现高清采集、永久存储和实时分析。典型的应用场景如将监控服务与业务体系相结合，根据模式识别或人脸识别结果直接关联到患者的康复诊疗档案，为残疾人提供便捷的院内智能指导业务。另一方面，移动护理的各类场景需要短时延来提供良好的护理体验，而5G技术能满足网络的时延和带宽需求，保证数据采集的完整性、快速性，提供高效便捷而又具备智能特点的移动康复辅助服务。例如，在医院日常的查房护理过程中，5G网络提供的高清音频、视频帮助医护人员实现实时无卡顿的沟通，并可实现移动化采集康复人员的体征数据并高速传输，还利于快速合理地处理突发情况，如在康复辅助过程中及时发现患者身体发生的可疑变化，保障信息准确、及时传输，减少或避免糟糕情况的发生，从而提高查房和康复服务的质量和效率。此外，对康复辅助中的其他业务，如医嘱管理、药品管理、康复辅助器具使用等，也能够通过5G专网来高效有序完成。较之传统4G技术，5G网络将明显提升医疗护理效率[59-60]。

4 结论与展望

在技术方面，传感、导航、避障、人工智能、虚拟现实、机器人控制、人机接口等技术均已在康复辅助技术中得到应用，各类智能化、个性化的产品、方案也已积累了许多成果，而更多普惠、便利、人性化的产品也正在被人们所期待。尽管在价格、智能化程度等方面康复辅助技术并没有满足人们的所有想象，但在不断创新和发展的过程中，康复辅助事业的广阔前景将逐步显现，更具先进性、实用性的产品将给用户带来巨大利益。相比欧美发达国家，在康复辅助技术的开发进展上，中国虽起步较晚，但得力于国家大力支持，发展势头良好、速度迅猛，取得了长足进步，尤其对于BCI的研究，其在民用、国防、航天领域都显示出不俗的研究潜力，而在康复领域国内BCI研究也涌现了一批突出的技术成果。

目前中国智慧康复产业初步发展，存在着对硬件设施过于依赖等的问题。可以从产业链角度对中国智慧康复模式进行创新与完善。基本实现思路如图6所示。智慧康复产业链模式的核心是智慧康复综合服务平台，其利用大数据、人工智能、云计算、边缘计算、物联网等互联网技术，对残疾人、服务供给方以及智能设备进行有效链接以实现线上和线下整合。其中医疗机构方面提供透明的医疗资源地理分布信息、层级划分信息和相关服务，并能够将基础医疗与远程医疗相结合，给出更为合理高效的诊疗方案；在社区、家庭服务方面智慧康复产业链配备有社区服务协同、居家监测、上门指导、预警检测等服务策略，给残疾人居家生活提供了更为安全、便捷、舒心的环境；对于当前存在的康复器械和患者之间仅为单向交互的问题，可采用机器视觉、图像识别及体感技术，给患者安装智能摄像头，使患者以体感游戏的特殊交互方式实现角色转换，完成肢体动作的直接交互，解决患者有可能面临的训练完成度不够及训练动作不到位的问题，最终达到康复训练的目的。人工智能技术的引入，一方面能够对患者的康复姿态进行实时捕捉和进行评测，及时纠正训练不到位的动作，另一方面可有效的实现主动双向交互，对患者康复期间烦躁状态的改善和患者信心的建立有积极作用[61-62]。

图6 智慧康复产业链示意图Fig.6 Industrial chain diagram of smart rehabilitation

此外，5G技术能够实现高效信息交互，助力智慧康复信息化建设的推进，其高带宽、低时延特性可支撑包括服务类、康复设备类在内的多种多媒体康复数据的安全、高速传输，对跨地域、跨机构的信息共享起到关键作用，从而提高优质康复资源利用率和康复服务整体效率，推动了远程康复行业快速健康发展。而在保证基本的康复服务之外，还可以通过第三方机构为残疾人提供更丰富的增值性服务，从而实现价值链的延伸。同时，可以充分发挥社区服务职能，更好的实现线下交互，进而更好地服务并保护残疾人。