陳柯羽，劉紓羽，吉 祥，張 華，李 婷，3

1中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程研究所智能醫(yī)學(xué)工程中心，天津 300192

2天津醫(yī)科大學(xué)康復(fù)醫(yī)學(xué)系，天津 300050

3北京腦科學(xué)與類腦研究中心，北京 102206

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化科學(xué)以及信息科學(xué)的飛速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到了各個(gè)領(lǐng)域中，理論與技術(shù)緊密結(jié)合、日漸完善。康復(fù)醫(yī)學(xué)屬于醫(yī)學(xué)邊緣學(xué)科，發(fā)展時(shí)間相對其他醫(yī)學(xué)領(lǐng)域較晚。我國康復(fù)醫(yī)學(xué)正處于初級階段，具有一定的理論基礎(chǔ)和設(shè)備設(shè)施，但臨床研究較少，科研能力不足，與智能方面的結(jié)合還待更多的交叉領(lǐng)域人才去發(fā)掘，因此這方面具有較大的發(fā)展前景。

目前我國老齡化趨勢逐漸加重，據(jù)相關(guān)研究報(bào)道，截至2018年年末，60周歲及以上人口為24 949萬人，占總?cè)丝诘?7.9%；65周歲及以上人口為 16 658萬人，占總?cè)丝诘?1.9%；與2017年相比，老年人口總數(shù)增加近千萬，65歲以上人口增加約800萬[1]。根據(jù)全國老齡工作委員會(huì)辦公室、民政部、財(cái)政部2016年共同發(fā)布的第4次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況抽樣調(diào)查結(jié)果，我國失能、半失能老年人大約為4063萬人，占老年人口的18.3%[2]。老年人口數(shù)量的迅速增加和失能老年人的龐大數(shù)字，使得我國老年人康復(fù)需求不斷加大，加重了我國養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的壓力，為使我國老年人能得到更加完善更人性化的養(yǎng)老服務(wù)，提出和落實(shí)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合政策非常必要。此外，研究老年康復(fù)問題對保持老年人的生活品質(zhì)和減少失能，并最終對社會(huì)穩(wěn)定和發(fā)展起到重要的作用。殘疾人群體是肢體殘缺或者肢體不能行使其正常功能的社會(huì)群體，幫助殘疾人回歸正常日常生活、社交是社會(huì)發(fā)展和文明程度提高的標(biāo)志。截至2015年，我國各類殘疾人總數(shù)已超過8700萬，占全國總?cè)丝跀?shù)的6.4%[3]；預(yù)計(jì)到2050年，我國殘疾人口數(shù)將增至1.68億，占全國總?cè)丝诘谋壤龑⑦_(dá)11%[4]。康復(fù)是殘疾人平等參與社會(huì)生活的重要手段[5]，據(jù)估計(jì)，全球74%的傷殘者可通過康復(fù)評定、康復(fù)訓(xùn)練獲得肢體方面的改善或者代償，恢復(fù)其功能，使其重返家庭和社會(huì)[6]。

人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與人體康復(fù)需求相適應(yīng)的結(jié)果，其任務(wù)是研究與開發(fā)人體功能評估、訓(xùn)練、代償所需的各種設(shè)施，其所涉及的是人體的各項(xiàng)生理功能，包括運(yùn)動(dòng)功能、視聽功能、呼吸功能、吞咽功能、交流功能及日常生活活動(dòng)能力和心理健康等，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人類對康復(fù)需求的增加，其研究領(lǐng)域也在不斷地?cái)U(kuò)展。隨著全球老齡化程度不斷加深，各國對社會(huì)養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)結(jié)合和預(yù)防保健的需求明顯增加[7- 9]，人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)方面的研究得到越來越多的關(guān)注[10- 12]。智能康復(fù)融合了康復(fù)醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)學(xué)科，將工程與醫(yī)學(xué)緊密結(jié)合，加強(qiáng)了工程技術(shù)在臨床上的應(yīng)用。例如，目前康復(fù)機(jī)器人在輔助評估、訓(xùn)練方面具有能夠提供持續(xù)、高強(qiáng)度、可重復(fù)治療的潛力[13]，在脊髓損傷、中風(fēng)、創(chuàng)傷性腦損傷、截肢、慢性疼痛、運(yùn)動(dòng)損傷等疾病的康復(fù)治療中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，臨床康復(fù)的有效性已得到充分驗(yàn)證，具有重要的實(shí)用價(jià)值。因此，隨著人工智能在控制領(lǐng)域日趨成熟，其在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著很大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的應(yīng)用空間。

據(jù)此，為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展健康相關(guān)目標(biāo)，加強(qiáng)康復(fù)服務(wù)供給[14- 16]，大力發(fā)展人工智能康復(fù)迫在眉睫。但是，由于人工智能和康復(fù)醫(yī)學(xué)的融合還處于起步階段，難以找到研究突破口且在落實(shí)方面還存在許多問題，例如：醫(yī)療政策不完善、復(fù)合型人才缺乏、利用人工智能康復(fù)的普及度不高等[17]。此外，少有文獻(xiàn)將這兩大領(lǐng)域相聯(lián)系，給未來研究方向提供建議。本研究對關(guān)于人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理分析，借助Citespace軟件進(jìn)行可視化分析并繪制知識圖譜，對人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢進(jìn)行分析和預(yù)測，討論人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的局限性并提出建議和展望，以期為相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者在將人工智能應(yīng)用于康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中提供借鑒和參考。

資料和方法

數(shù)據(jù)來源及處理2020年11月在中國知網(wǎng)進(jìn)行高級檢索，文獻(xiàn)分類目錄勾選為“醫(yī)藥衛(wèi)生科技”，檢索條件為“主題=智能/自動(dòng)化/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/腦機(jī)接口/深度學(xué)習(xí)/人機(jī)交互/機(jī)器學(xué)習(xí)AND主題=康復(fù)”，為全面分析相關(guān)文獻(xiàn)以及文章的精確度，將數(shù)據(jù)來源類別設(shè)定為“全部期刊”，時(shí)間設(shè)定為2001年至2020年，累計(jì)檢索到大約909篇文獻(xiàn)。對檢索到的每一條文獻(xiàn)進(jìn)行逐一考究，剔除與主題不符合和重復(fù)的文獻(xiàn)，篩選出449篇與主題詞密切相關(guān)的文獻(xiàn)，并對主題分布、關(guān)鍵詞分布、作者分布情況展開分析(圖1)。

圖1 文獻(xiàn)檢索流程圖Fig 1 The diagram of paper searching

研究工具Citespace也稱“科學(xué)知識圖譜”，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)、機(jī)構(gòu)分布、作者合作等可視化功能，繪制某一領(lǐng)域的知識圖譜，用于展示和分析該領(lǐng)域?qū)W科前沿的演進(jìn)趨勢和熱點(diǎn)動(dòng)向，幫助學(xué)者快速了解該領(lǐng)域的相關(guān)狀況，是一種新的文獻(xiàn)綜述定量分析方法，自2007年引進(jìn)國內(nèi)便引起了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用[18- 20]。本文將使用Citespace軟件對文獻(xiàn)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每年文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量及增長趨勢，并通過制作一系列可視化圖譜來了解人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和未來發(fā)展趨勢。

結(jié)果和討論

人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量情況：從2001到2013年一直穩(wěn)步上升，2013到2018年每年發(fā)文量維持在一個(gè)比較穩(wěn)定的階段，2018年以后發(fā)文量出現(xiàn)大幅度增加(圖2)，說明目前人工智能在我國康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域正處于飛速發(fā)展階段。學(xué)者們對該領(lǐng)域的關(guān)注度持續(xù)增加，且未來也呈現(xiàn)出良好態(tài)勢，可能原因是：(1)2016年中共中央、國務(wù)院提出《“健康中國 2030”規(guī)劃綱要》指出，2020年建立覆蓋城鄉(xiāng)的中國特色基本醫(yī)療衛(wèi)生制度，2030年健康制度體系更加完善，2050年建成與社會(huì)主義現(xiàn)代化國家相適應(yīng)的國家，其政策促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，推動(dòng)人工智能在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的深層次應(yīng)用[21]。(2)隨著國內(nèi)康復(fù)醫(yī)學(xué)不斷地學(xué)習(xí)和發(fā)展，治療方法的增加給人工智能與其結(jié)合提供了更多的機(jī)會(huì)，人工智能不僅和西方康復(fù)理論相結(jié)合，與中國傳統(tǒng)康復(fù)結(jié)合的成果(如電針灸)也越來越多。(3)隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)以及自動(dòng)化科學(xué)的不斷發(fā)展，促進(jìn)了人工智能的飛速發(fā)展并達(dá)到一定高度，使之與醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的合作更加密切。因此，未來康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與人工智能的融合機(jī)會(huì)更多，將進(jìn)一步促進(jìn)康復(fù)醫(yī)學(xué)事業(yè)乃至醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展?？傮w來看，目前人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究正處于一個(gè)以國家政策引領(lǐng)為契機(jī)的熱潮期。

圖2 2001年～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能各年度發(fā)文量Fig 2 Published papers in the cross field of artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

研究機(jī)構(gòu)合作分布(通訊機(jī)構(gòu))：發(fā)文最多的是天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院(10篇)，其次是復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科(8篇)，國家康復(fù)輔具研究中心(5篇)，中國科學(xué)院大學(xué)(5篇)，上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院(4篇)。最早進(jìn)行研究并發(fā)表成果的是清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系(2004年)，其次為天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院(2007年)，復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科(2008年)，以上均是在2010年前就開展研究并發(fā)表成果的研究機(jī)構(gòu)(表1)。近5年來發(fā)文量多的研究機(jī)構(gòu)為天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院(7篇)，其次為復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科(6篇)，國家康復(fù)器具研究中心和中國科學(xué)院大學(xué)均為4篇，這些研究機(jī)構(gòu)為近5年來在此領(lǐng)域活躍的機(jī)構(gòu)(表2)。圖3由Citespace生成，研究機(jī)構(gòu)合作可視化圖譜中有節(jié)點(diǎn)303個(gè)，連線143條，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0031。節(jié)點(diǎn)連接強(qiáng)度可以展示國內(nèi)康復(fù)醫(yī)學(xué)人工智能研究領(lǐng)域各機(jī)構(gòu)之間的合作情況。依據(jù)知識圖譜可以看出，連接強(qiáng)度較強(qiáng)的幾所研究機(jī)構(gòu)往往處在同一座城市或同一大學(xué)的不同部門中(圖3)。例如：中國科學(xué)院大學(xué)與中國科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所、心理研究所行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、自動(dòng)化研究所、自動(dòng)化研究所傳感網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用聯(lián)合研究中心經(jīng)常合作，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院與天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究所、天津市人民醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科、天津體育學(xué)院健康與運(yùn)動(dòng)科學(xué)系、天津市南開醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中心有合作。可以看出，該研究方向的研究一般由工程研究所、醫(yī)院和醫(yī)學(xué)院(運(yùn)動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域)的相互配合完成，說明作為交叉領(lǐng)域?qū)W科，所涉及的各個(gè)研究領(lǐng)域需要進(jìn)行合作和資源共享。從整體上來看，除了較為集中的幾所研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作外，其他研究機(jī)構(gòu)合作較少，研究機(jī)構(gòu)合作行為與發(fā)文量之間也存在一定的關(guān)系，因此，為更有效率地進(jìn)行本領(lǐng)域的研究工作，應(yīng)加強(qiáng)各個(gè)研究機(jī)構(gòu)之間的交流合作。

圖3 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能各機(jī)構(gòu)研究狀況Fig 3 The research status of institutions in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

表1 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能各機(jī)構(gòu)發(fā)文量情況Table 1 The published paper volume of each institution in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

表2 2015～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能各機(jī)構(gòu)發(fā)文量情況Table 2 The published paper volume of each institution in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2015- 2020

人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)關(guān)鍵詞是核心內(nèi)容的高度概括和精簡，體現(xiàn)了一篇文獻(xiàn)的主要研究內(nèi)容?；谠~頻的統(tǒng)計(jì)分析，在某一領(lǐng)域中，如果發(fā)現(xiàn)在眾多的文獻(xiàn)中反復(fù)出現(xiàn)某一個(gè)或幾個(gè)關(guān)鍵詞，那么這些關(guān)鍵詞所表征的主題就是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[22]，關(guān)鍵詞的中心性則可以體現(xiàn)其重要程度[19]。通過對高頻關(guān)鍵詞的分析研究，可了解人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的基本情況，進(jìn)而為掌握該領(lǐng)域的研究態(tài)勢奠定基礎(chǔ)。本研究通過排序Citespace統(tǒng)計(jì)結(jié)果，得到人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)研究中的高頻關(guān)鍵詞分布表(表3)。

表3 2001年～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能關(guān)鍵詞總結(jié)表Table 3 The summary of key words in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

選取“Key words(關(guān)鍵詞)”節(jié)點(diǎn)，繪制我國人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)知識圖譜，節(jié)點(diǎn)為389個(gè)，連線為577條，網(wǎng)絡(luò)密度0.0076。可以看出，我國人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中出現(xiàn)頻次最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞是腦卒中和康復(fù)，分別達(dá)到118和55次，接下來依次是機(jī)器人、腦機(jī)接口、偏癱和智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練等，人工智能和人機(jī)交互分別為22次和17次。中介中心性最高的為康復(fù)，達(dá)到0.46，其次為康復(fù)訓(xùn)練(0.34)、腦機(jī)接口(0.30)、人機(jī)交互(0.21)和智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練(0.19)，為圖譜中核心的幾個(gè)節(jié)點(diǎn)。排除腦卒中、偏癱、康復(fù)訓(xùn)練和康復(fù)等幾個(gè)研究主題限定詞后，其熱點(diǎn)內(nèi)容主要集中在機(jī)器人、腦機(jī)接口、智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、人機(jī)交互和運(yùn)動(dòng)想象等方面(圖4)。

圖4 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖Fig 4 The co-occurrence of key words in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

在此基礎(chǔ)上對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，共形成 18個(gè)具有Citespace自動(dòng)命名標(biāo)簽的聚類，指標(biāo)Q=0.8375，大于0.3；S=0.9422，大于0.5，表明該聚類結(jié)果合理。命名標(biāo)簽包括可穿戴技術(shù)、動(dòng)作意圖、康復(fù)床、智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)、智能發(fā)育、康復(fù)機(jī)器人等，是2001年以來我國人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的核心熱點(diǎn)(圖5)。

圖5 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能研究關(guān)鍵詞聚類分析圖Fig 5 The clustering analysis of key words in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

結(jié)合關(guān)鍵詞聚類圖和關(guān)鍵詞詞頻表，并對各個(gè)聚類標(biāo)簽下的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行查閱，得出人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)如下。

機(jī)器人：目前研究中出現(xiàn)頻率最高的有效關(guān)鍵詞，主要分為上肢康復(fù)機(jī)器人和下肢康復(fù)機(jī)器人，是通過三維步態(tài)分析系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，研發(fā)幫助腦卒中、脊髓炎、腦外傷、截肢患者進(jìn)行上下肢功能評估、恢復(fù)或代償?shù)妮o助設(shè)備。在機(jī)器人自動(dòng)化方面，大多數(shù)文獻(xiàn)旨在提出新的算法和分析方式，對目前存在的問題進(jìn)行改進(jìn)，如蔡玉強(qiáng)等[23]、高建設(shè)等[24]、鄭福建等[25]和趙萍等[26]的文章。蔡玉強(qiáng)等[23]利用Solidworks建立臥式人體下肢康復(fù)機(jī)器人模型，通過無縫連接導(dǎo)入到Ansys Workbench中，利用其結(jié)構(gòu)模塊對人體下肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)械腿進(jìn)行分析，目的在于改進(jìn)臥式康復(fù)機(jī)器人整體驅(qū)動(dòng)負(fù)載。高建設(shè)等[24]提出一種新型上肢康復(fù)機(jī)器人，建立了該康復(fù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)反解方程，對“8”字形、“0”字形和“1”字形等典型康復(fù)軌跡進(jìn)行仿真與實(shí)驗(yàn)研究。吳鑾等[27]提出了肌電表面信號的幾種分析方法及其在康復(fù)評估、假肢控制和康復(fù)機(jī)器人方面的應(yīng)用。

腦機(jī)接口：基于神經(jīng)康復(fù)理論和運(yùn)動(dòng)想象療法設(shè)計(jì)開發(fā)腦機(jī)接口、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)[23]，在康復(fù)代償方面幫助患者更早更好地回歸社會(huì)和家庭生活，主要為收集患者的腦電信號，通過腦機(jī)接口傳導(dǎo)至器械手臂或假肢。任宇鵬等[28]利用穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電控制多自由度機(jī)械手完成倒水動(dòng)作，其方法可應(yīng)用于殘疾人對假肢的控制。周鵬等[29]為了輔助脊髓損傷所導(dǎo)致的癱瘓患者的運(yùn)動(dòng)功能重建，將腦機(jī)接口技術(shù)和功能性電刺激技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)了一種可供癱瘓患者根據(jù)自己運(yùn)動(dòng)意愿控制殘肢運(yùn)動(dòng)的智能康復(fù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠繞過患者體內(nèi)受損的神經(jīng)通路，直接將人的運(yùn)動(dòng)意圖通過外部通路傳達(dá)給功能性電刺激儀，刺激相應(yīng)的神經(jīng)肌肉，完成患者對殘肢的直接控制。運(yùn)動(dòng)神經(jīng)假體是一類幫助神經(jīng)系統(tǒng)受損患者恢復(fù)或替代其身體運(yùn)動(dòng)功能的電子裝置，通過功能性電刺激(functional electrical stimulation，F(xiàn)ES)技術(shù)代替大腦發(fā)出神經(jīng)控制命令來激勵(lì)相關(guān)肌肉活動(dòng)、驅(qū)動(dòng)受損肢體或直接控制人工假體完成預(yù)期動(dòng)作，達(dá)到恢復(fù)或替代肢體運(yùn)動(dòng)功能目的，已經(jīng)在脊髓損傷和中風(fēng)患者的康復(fù)和功能輔助方面得到了廣泛的臨床應(yīng)用[30]。雖然目前腦機(jī)接口在控制粗大運(yùn)動(dòng)方面有了不錯(cuò)的進(jìn)展，但在手功能、精細(xì)運(yùn)動(dòng)方面研究較少，鄭筱祥等[31]建立了基于非人靈長類動(dòng)物的植入式腦機(jī)接口平臺，訓(xùn)練獼猴完成抓握動(dòng)作并記錄PMd區(qū)的神經(jīng)信號，為殘疾人士在手抓握精細(xì)運(yùn)動(dòng)的康復(fù)提供了新的思路和方法。此外，Kong等[32]在多態(tài)成像(特別是CT、MRI)中將圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合產(chǎn)生自動(dòng)組織圖像分割技術(shù)，F(xiàn)ang等[33]采用智能加速技術(shù)加速蒙特卡洛模擬的三維聲素介質(zhì)。

智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)：智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)包括虛擬現(xiàn)實(shí)、智能反饋和自動(dòng)化評定，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對人運(yùn)動(dòng)功能、認(rèn)知功能等生理功能進(jìn)行評定、分類和康復(fù)決策。臨床上最常用的是Motomed智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以使各個(gè)時(shí)期的偏癱患者通過踏車運(yùn)動(dòng)模式配以視覺反饋誘發(fā)下肢運(yùn)動(dòng)，改善下肢運(yùn)動(dòng)功能，為站立和行走做準(zhǔn)備。其主要是為卒中后康復(fù)、帕金森綜合征、脊椎損傷、多發(fā)性硬化患者提供康復(fù)服務(wù)，特征性功能為電機(jī)助力運(yùn)動(dòng)和痙攣控制器。所選文獻(xiàn)主要為在臨床選取符合其適應(yīng)證的患者進(jìn)行Motomed智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)訓(xùn)練和傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練進(jìn)行對照試驗(yàn)，得出Motomed智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)對患者下肢運(yùn)動(dòng)功能、下肢肌張力、步行能力及平衡能力、日常生活能力均有改善[34- 36]。

人機(jī)交互：主要為言語交互、視覺跟隨、表情交互、神經(jīng)交互、虛擬場景(virtual reality，VR)和感知交互。感知交互包括運(yùn)動(dòng)學(xué)信息感知、動(dòng)力學(xué)感知和生理電感知，可以提供患者自主控制康復(fù)訓(xùn)練、助力型主動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練和阻抗型主動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練等模式，幫助患者誘發(fā)主動(dòng)動(dòng)作，適用于自閉癥、腦卒中等其他疾病引起的肢體行動(dòng)障礙。人機(jī)交互可以應(yīng)用于上下肢外骨骼、基于虛擬場景的康復(fù)訓(xùn)練交互系統(tǒng)等。陳毅博[37]基于Kinect結(jié)合人機(jī)交互和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，通過Kinect深度攝像機(jī)對人體的關(guān)節(jié)部位及動(dòng)作進(jìn)行捕捉和識別，以游戲化的方式代替枯燥無聊的傳統(tǒng)訓(xùn)練模型，設(shè)計(jì)了康復(fù)交互系統(tǒng)，達(dá)到滿足患者康復(fù)訓(xùn)練的需求。

輔助診斷和遠(yuǎn)程康復(fù)：在康復(fù)訓(xùn)練方面，人工智能主要起輔助診斷和智能評估等作用。主要方法為使用智能評估系統(tǒng)對患者進(jìn)行測試，評估患者的病情和病種。例如在言語治療中，采用《西方失語癥成套測驗(yàn)》對患者的閱讀、書寫、運(yùn)用、結(jié)構(gòu)、計(jì)算、推理等功能和大腦的認(rèn)知功能進(jìn)行測試，得出失語商(aphasia quotient，AQ)、操作商(performance quotient，PQ)和皮質(zhì)商(cortical quotient，CQ)，還可對完全性失語、感覺性失語、經(jīng)皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)性失語、傳導(dǎo)性失語等提供解釋標(biāo)準(zhǔn)誤差和圖形描記。根據(jù)得出結(jié)果，判斷患者失語類型，采用失語癥計(jì)算機(jī)訓(xùn)練系統(tǒng)對患者進(jìn)行訓(xùn)練。在遠(yuǎn)程康復(fù)中，利用5G技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”，使沒有充足醫(yī)療資源和醫(yī)療設(shè)備的地區(qū)也能享受到平等的醫(yī)療待遇，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)處理，更好地了解本國國民健康狀況，及時(shí)調(diào)整和改善醫(yī)療政策[38- 40]。

關(guān)鍵詞前沿趨勢分析利用Citespace對該階段的研究文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，列出熱點(diǎn)突顯詞和VOSviewer時(shí)間圖。凸顯關(guān)鍵詞的定義為此關(guān)鍵詞在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的頻次或引文頻次有很大變化，旨在表明該方面的研究突然增多。從突顯詞分析圖中可以看出，關(guān)鍵詞腦機(jī)接口從2015年開始出現(xiàn)，關(guān)鍵詞人工智能從2018年開始出現(xiàn)，并且熱度均持續(xù)至今，表明在所選取的中國知網(wǎng)檢索中，是近3年來新出現(xiàn)的研究熱點(diǎn)并可能未來一直持續(xù)成為研究熱點(diǎn)。其他關(guān)鍵詞中，機(jī)器人在腦卒中患者、脊髓損傷患者上肢功能康復(fù)和步行訓(xùn)練中已得到應(yīng)用并取得良好的反饋。人工智能在輔助診斷、智能評估、遠(yuǎn)程康復(fù)和認(rèn)知康復(fù)等方面均取得一定進(jìn)展(圖6)。從表4可以看出，機(jī)器人和人工智能是兩大研究熱點(diǎn)，以機(jī)器人為研究核心有上下肢功能訓(xùn)練，以人工智能為研究核心的有遠(yuǎn)程康復(fù)、認(rèn)知訓(xùn)練、步態(tài)分析和腦機(jī)接口。從研究成果的發(fā)展趨勢來看，國內(nèi)康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能方面的相關(guān)研究呈現(xiàn)從機(jī)器人到遠(yuǎn)程康復(fù)再到人工智能的演進(jìn)發(fā)展態(tài)勢。從研究成果來看，該領(lǐng)域研究呈現(xiàn)從機(jī)器人到遠(yuǎn)程康復(fù)再到人工智能的演進(jìn)發(fā)展態(tài)勢。

表4 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能研究熱點(diǎn)詞Table 4 The hot words in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

圖6 2001～2020年康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能研究熱點(diǎn)時(shí)間圖Fig 6 The time distribution of hot spots in the crossing field between artificial intelligence and rehabilitation medicine in 2001- 2020

結(jié)論和建議

通過對人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：(1)根據(jù)文獻(xiàn)發(fā)表量：該研究領(lǐng)域從2001到2013年正處于研究初級階段和發(fā)展階段，2013到2018年處于穩(wěn)步發(fā)展階段，2018年出現(xiàn)研究熱潮。(2)研究機(jī)構(gòu)方面：高等院校、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)相對應(yīng)的醫(yī)院是主要的研究機(jī)構(gòu)，院校之間的合作大多為同一單位的不同部門或處于同一城市的兩個(gè)機(jī)構(gòu)中，未來需要進(jìn)一步加強(qiáng)機(jī)構(gòu)之間的交流與合作，并注重跨地區(qū)合作交流。作為交叉領(lǐng)域的研究方向，該研究中工程技術(shù)方面的研究機(jī)構(gòu)應(yīng)積極與醫(yī)院相對應(yīng)科室合作，加強(qiáng)學(xué)科之間的交流，將產(chǎn)品應(yīng)用于實(shí)踐中。

通過對人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)及其演化脈絡(luò)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：(1)研究熱點(diǎn)方面：在目前研究階段，經(jīng)過Citespace軟件關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，得出高頻關(guān)鍵詞有機(jī)器人、腦機(jī)接口、人工智能、人機(jī)交互、智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)想象等，為該領(lǐng)域2001年來的研究熱點(diǎn)。(2)熱點(diǎn)分類方面：使用Citespace軟件進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析并結(jié)合文獻(xiàn)內(nèi)容綜合分析確定人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)研究的5個(gè)熱點(diǎn)主題分別是機(jī)器人、腦機(jī)接口、智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)、人機(jī)交互和輔助診斷與遠(yuǎn)程康復(fù)，該領(lǐng)域中大多數(shù)研究隸屬于這些范疇。(3)研究趨勢方面：通過對關(guān)鍵詞突顯和VOSviewer時(shí)間圖進(jìn)行分析，機(jī)器人、人機(jī)交互等在相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)仍是該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，腦機(jī)接口、運(yùn)動(dòng)想象、遠(yuǎn)程康復(fù)等是該領(lǐng)域研究的新熱點(diǎn)。

建議基于Citespace的可視化結(jié)果，通過對人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)進(jìn)行分析，建議未來研究應(yīng)關(guān)注以下幾個(gè)方面：(1)研究中涉及法律、倫理及隱私問題的研究文獻(xiàn)較少，進(jìn)行試驗(yàn)需要大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可能會(huì)威脅到患者隱私，且人工智能醫(yī)療在診治過程中帶來了許多法律和倫理問題，這些因素限制了人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用，因此日后可以多進(jìn)行此方面的研究。(2)醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展依靠大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，機(jī)器人學(xué)習(xí)的成功需要數(shù)據(jù)作為保障，從所選文獻(xiàn)來看，將實(shí)際成果應(yīng)用到臨床方面的研究較少且實(shí)際研究中的不可預(yù)測性較高，因此缺乏有質(zhì)量的數(shù)據(jù)。應(yīng)多加強(qiáng)機(jī)構(gòu)和醫(yī)院之間的交流合作，多進(jìn)行與臨床實(shí)踐接軌的研究。(3)雖然人工智能在外骨骼和機(jī)器人方面的研究已在臨床實(shí)踐中取得一定成果，并充分證實(shí)了其有效性，但人工智能在其他方面，如孤獨(dú)癥、帕金森病、虛擬技術(shù)、腦機(jī)接口方面應(yīng)用并不廣泛。并且臨床上患者表現(xiàn)各異，因此能進(jìn)行個(gè)性化設(shè)計(jì)康復(fù)訓(xùn)練內(nèi)容和智能評估的人工智能更能滿足患者的需求。(4)目前的研究，尤其是腦機(jī)接口方面，在控制粗大運(yùn)動(dòng)方面有了不錯(cuò)的進(jìn)展，但在手功能、精細(xì)運(yùn)動(dòng)方面研究較少，可以多關(guān)注精細(xì)運(yùn)動(dòng)的控制。(5)人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)方面想要取得好的研究成果，需要康復(fù)醫(yī)學(xué)專家、康復(fù)治療師、智能軟件技術(shù)類人員(計(jì)算機(jī)軟件工程類、人工智能類)、工程類技術(shù)人員(生物醫(yī)學(xué)工程、制造工程、計(jì)算機(jī)工程等)的合作和強(qiáng)大資金支持等，因此交叉領(lǐng)域人才的培養(yǎng)和多領(lǐng)域的交流合作十分重要。

根據(jù)對國外此領(lǐng)域的綜述和相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)結(jié)論相近。尤其在治療中風(fēng)等神經(jīng)疾病、肌肉疾病、免疫性疾病引起的功能障礙中，腦計(jì)算機(jī)界面、虛擬現(xiàn)實(shí)、神經(jīng)電路磁刺激和機(jī)器人輔助治療等多種新技術(shù)在臨床上都得到了廣泛應(yīng)用[41]。例如人工智能開發(fā)的肌肉萎縮疾病管理數(shù)據(jù)支持平臺，用于不良事件的監(jiān)測、疾病教育、慢性病管理及各種數(shù)據(jù)的收集和分析[42]。利用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過觸覺傳感器和神經(jīng)電子學(xué)的融合與人體動(dòng)能和生理信號的有效相互作用等技術(shù)為人類日后的康復(fù)帶來福音[43]。在神經(jīng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在彌漫性光學(xué)斷層掃描中引入一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[44- 45]。

研究局限性

本研究基于從中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲得的文獻(xiàn)進(jìn)行知識圖譜分析，結(jié)果相對可靠，但存在以下局限性：(1)選擇中國知網(wǎng)上的學(xué)術(shù)期刊作為來源期刊，雖然已盡可能選取更多的關(guān)鍵詞使檢索更全面，但仍有可能無法覆蓋人工智能在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究主題下的所有論文。(2)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)會(huì)受到節(jié)點(diǎn)數(shù)量的選擇限制，這可能會(huì)影響結(jié)論的準(zhǔn)確性，但是準(zhǔn)確性本身就是相對的，并不會(huì)影響文章所得結(jié)論的可靠性。