SLAI seminar

11月26日（周三）上午，上海交通大学机械与动力工程学院的长聘教授、可穿戴系统实验室主任Peter Bradley Shull教授受深圳河套学院邀请，在B411阶梯教室举办学术讲座报告。本次讲座由Sahba Zojaji教授主持，Peter Bradley Shull教授以“Medical and Human Computer Applications of Wearable AI”为主题，深入探讨了可穿戴AI技术在医疗康复与计算机应用领域的前沿进展。

Peter Bradley Shull 教授

· 上海交通大学机械与动力工程学院长聘教授

·Nature npj Digital Medicine副主编

·Journal of Neuro Engineering and Rehabilitation, Deputy Director

讲座简介

本场讲座Peter Bradley Shull教授分享了如何将人体运动转化为可量化数据的关键技术，并重点讨论该技术在辅助运动障碍患者（如中风、帕金森病患者）方面的巨大潜力。在问答环节，Peter Bradley Shull教授和与会师生就脑机接口融合、临床数据采集难题、以及AI医疗产品如何通过严格的临床评估等关键问题进行富有深度的交流，揭示了从技术研发到成功临床转化所面临的机遇与挑战。

讲座内容

本次讲座首先围绕人工智能技术在具体医疗场景中的适用性展开探讨。Peter Bradley Shull教授在开场部分明确了关键概念，指出功能性电刺激（FES）技术更适用于因肌肉功能异常导致的运动障碍，如中风或脑性瘫痪所引起的病例；而对于源自大脑结构性或功能性障碍的神经性疾病，其疗效则较为有限。他进一步强调，将人工智能与可穿戴传感技术相结合，是推动智能外骨骼研发的核心驱动力，技术路径具有高度的可迁移性，可有效应用于FES领域，从而推动高水平学术成果的产出乃至具有革新意义的康复医疗产品的诞生。

在探讨深度脑刺激（DBS）等更为复杂的治疗技术时，讲座深入剖析了其所面临的严峻挑战，尤其是在数据采集方面存在的实际困难。Peter Bradley Shull教授指出，对于行动受限的患者而言，在行走状态下通过头部设备（如脑电图EEG）实现高质量、高稳定性的信号采集极为困难，身体运动所引入的干扰会显著降低数据的信噪比，从而影响后续分析的可靠性。

随后，针对脑机接口（BCI）与可穿戴传感技术的融合路径问题，讲座内容进一步延伸至系统集成层面。Peter Bradley Shull教授提出了明确的技术判断：当前，单向信息传输模式（即可穿戴算法将决策指令发送至BCI设备并执行）在技术上已趋于成熟。然而，若系统需构建双向闭环反馈机制，其技术复杂度将呈指数级上升。他以人形机器人的远程操控为例，生动阐释了信号延迟对系统稳定性的关键影响，指出在指令与执行反馈之间存在显著滞后的情况下，系统极易失稳，而引入力反馈则将进一步加剧该问题的复杂性。这一深入分析使与会师生清晰认识，实现自然、实时的人机协同仍面临多项关键技术瓶颈。

讲座第三部分聚焦于AI医疗产品如何通过严格临床评估这一共性难题。Peter Bradley Shull教授强调，研发工程师必须与临床医生建立紧密的科研协作关系，并指出成功合作需满足两个关键条件：其一，应邀请医生共同参与设计科学且符合伦理规范的患者测试方案；其二，需精准识别患者在实际临床环境中亟待解决的核心问题，避免陷入“技术驱动”而脱离真实需求的误区。此外，他结合其担任副主编的《npj Digital Medicine》期刊经验，分享了高水平学术期刊在审稿过程中的偏好，指出该类期刊尤为重视基于大样本、多中心的严谨临床研究数据。该分享为致力于将人工智能技术转化为实际医疗应用的研究者提供了宝贵的内部视角，并凸显了扎实的临床合作在医学创新过程中的关键作用。

在本场讲座, Peter Bradley Shull教授不仅描绘了可穿戴AI技术赋能未来医疗的广阔蓝图，更和参会师生共同剖析从实验室走向病房所必须跨越的技术鸿沟与合作壁垒。交流环节，与会师生就具有电刺激功能的柔性生物电子设备是否可以与人工智能集成等方向，与Peter Bradley Shull教授进行了深入探讨。