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機器學習在醫療領域的潛力究竟有多大？
上星期， 《紐約時報》報導了第一例成功重獲活力的四肢癱瘓患者， 而且這位患者還是通過機器學習獲得活力的！
這位名叫 Ian Burkhart的患者， 今年24歲， 五年前因為一次跳水事故摔斷了脖子， 造成了脖子以下高位截癱。
正是利用神經科學和機器學習的技術， 研究人員將他的想法直接和他的手部神經連接起來， 從而使他恢復了右手和手指的控制力。
這個系統有效地繞過了他的脊柱損傷， 這也是首次， 人們成功利用電腦－人腦連結來説明個人重獲手部的控制能力。
2014 年， 俄亥俄州的醫生在 Ian 的大腦中種植了一個晶片。 這枚晶片包含了 96 個微電極感測器， 來記錄神經元的狀態。 整個團隊利用大腦成像來識別和分離 Ian 腦中控制手部活動的部分。 在手術中， 整個團隊不斷測試被暴露的腦部組織來確認晶片應該放置的準確位置。
在手術之後， Ian 花了無數個小時觀看了螢幕上的一隻手的圖像， 全神貫注在那些可以做出手部運動的思維上。 在這過程中， 他腦部的活動被切實記錄下來並且進行分析。 最終目標是為了瞭解究竟他腦中的哪種信號對應著他正在模仿的活動。
Ian 腦中的神經元反應模式被傳輸到一個電腦中記錄下來。 這涉及到的資料量是不可估量的。 畢竟， 每秒都有三百萬個神經活動樣本被採集。 大約每三分鐘就有十億位元組的資料被生成。
通過近一年的重複和艱苦的練習， Ian 學會了將自己的思想集中在手上， 能從瓶子裡撿起一根吸管， 和一個攪拌器， 他甚至能夠玩吉他視頻遊戲。 現在， 康復專家已將Burkhart 的殘疾程度從嚴重的C5級， 重新分類為不太嚴重的C7級別。
（圖片來自紐約時報）
這一振奮人心的消息可以說是一項多年的跨學科的研究， 由工程師、生物工程師、神經科學家和醫生共同完成了醫療模型系統和臨床檢驗。 而這個叫做 NeuroLife 的設備， 是由 Battelle Institute 的工程師和俄亥俄州立大學 Wexner 醫療中心的醫師與神經科學家一同設計的成果。
儘管， 這項技術還不能治癒癱瘓， 因為Ian 仍需要在電腦前才能完成這些實驗。 但“這是朝著我們所有人的目標邁進的一步， 我們要為這些癱瘓患者提供盡可能多的獨立性。 ”華盛頓大學感覺運動神經工程中心主任Rao說。
本文編譯自The Medium 和 New York Times。
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