2023年4月1日-2日，“第二届中国产业链创新发展峰会--生物医药和医疗器械产业发展论坛暨中国脑认知健康数字产业发展论坛”在深圳举办。脑动极光医疗科技有限公司CEO王晓怡发表《认知数字疗法发展历程》主题演讲。

以下是演讲的全文整理。

(资料图)

各位嘉宾，各位领导，各位专家，大家好！

我讲的主题是接着前面3位专家，唐毅教授、李虹教授和陈天勇教授讲的专业的和临床的部分。我们作为企业，是做中间的这个部分，从基础研究到临床研究，中间有一个临床的产品研发和转化的过程，还有最后的一部分是商业化合作推广的过程，这是企业要做的工作，也是符合咱们现在的主题，也就是医疗产业、数字产业的产业链转化。

先介绍一下我们公司的情况。

先说一下背景，刚才3位专家也是我原来的背景，我硕士是在中科院心理所工作，博士是回到了北师大，真正第一份工作是和唐毅教授同一个医院，中间也在国外访学过。2012年就从医院辞职出来创了这个公司，叫脑动极光，从2012年到现在是11年，这11年我们就只干了一件事，就是认知功能的筛查、评估、训练和监测管理的产品研发、临床验证、商业化推广，这个过程包括了文章的撰写、基金的申请、各种模块不同产品的打磨等等。这里面已经形成了一定领域里面的头部企业。

我们现在的方向叫认知数字疗法，我们公司刚成立的时候还没有数字疗法概念，在我国的工业界也是这3年才刚刚有这样的认知。

临床循证方面，迄今为止已经启动了神经特异性疾病和心血管疾病领域里面的两项国际上最大规模的认知数字疗法的临床随机实验，这十几年的时间已经合作了国内的1千多家医院，已经采集了1千多万人次的认知评估和训练的数据。我们的定位是认知数字疗法，其实在2015年的时候，我们就提出“数字药”的概念，既然是“数字药”，是药物，我们就要论证最佳的剂量、时长、持续起效时间，在此过程中有专利、知识产权等工作也在推动，当然也在学术的期刊上发表重磅文章。

在这个行业的领域里面，行业标准我们是从两个层面去看，一是医疗领域的标准应该是什么样的，就和认知的评估训练相关的标准，过去十年我们参与和推动了8项专家共识和指南的出台；二是在工业界，我们要做商业化，是要考虑各种标准，比如我们马上要公布的认知数字疗法规范，相当于是一个行业标准，同步的还有数据安全，刚才顾东风院士也提到了数据安全层面应该如何面对、如何执行，在做销售和运营管理的时候应该做哪些规范，这部分我们出台了3个行业的团体标准，一会儿刘卓慧老师会有直接的公布。

就产品层面，也接着刚才3位讲的内容，我们在基础科研和临床研究中的成果沉淀中产品，相当于是产业化的过程，这里面有3个层面，一是传统的标准的量表，我们首先变成电子化，在电子化的基础上考虑智能化，这个工作是在持续推进，目前还在进行中，包括金小桃主任和顾东风院士提到了chatGPT等，这部分都我们在持续推进的工作。前几年比较火的虚拟人技术，我们现在也在做相关的工作。

另外，在传统的量表基础上，针对于数字疗法是需要更精细化的评估，去界定每一个病人的认知功能。这里面，我们直接借助陈天勇教授提到的基本认知能力测验，这原来是基础研究，是面向健康人的，以此为基础做成了一个面向临床的疾病体系，这也拿到了医疗器械注册认证。在筛查评估诊断的基础上，数字疗法的核心是要有针对性的个性化的做干预，所以里面就有一个干预体系，里面涉及300多个训练程序，这些组合和算法还有更底层的数据支撑，里面涉及到了感觉、知觉、注意、记忆、思维、情绪等层面。

刚才也讲过，光有产品、基础研究等还是不够的，肯定要借助于政府层面，要真正落地执行的时候需要一个载体，刚才唐毅教授特别提到的国家卫健委能力建设和继续教育中心在2021年的9月份启动了认知障碍治疗专科能力建设专项，是由中心去主持，由宣武医院技术指导，由我们公司去独家承办做全国的认知中心近来，它的目标是5年之内在公立医院体系里面建设2千多家认知中心，同时，培养5千名以上的专业人才，里面涉及到了认知、专科医生、心理评估员、认证康复员体系，去年疫情期间，已经有196家医院医疗机构经过了认证中心的论证。作为企业商业化，我们和医院合作，我们提供医疗服务，从而有商业化的推动，现在有将近50家的认证中心直接走了商业化的路径。

后面我分两部分的内容来讲，刚刚主持方说让我多细讲一下，因为在座很多专家和临床的专家想了解得更多一些，这部分我可以讲得更深一些，就是认知数字疗法的概述。

这是接着刚刚唐毅教授讲的具体内容，我进行了细化，而且是从企业的角度来看这些概念、这些理论，包括基础研究和临床研究怎么变成产业化的路径。数字疗法是根据国际数字疗法的定义，是指由软件驱动，基于循证医学证据的干预方案，用于预防、治疗或管理疾病，改善疾病预后。数字疗法既可单独使用，也可以与药物和其他联合使用。

这是我们列的几个层面，涉及到了使用者、基于循证医学证据、治疗或干预措施、软件驱动、单独协同使用均可。数字疗法的核心是切入到了治疗，它的起效核心是软件，它的活性是软件本身的内容和算法，以软件为核心结合着药物、结合着器械，比如刚刚顾东风院士提到的可穿戴设备采集的数据，这些数据我们可以使用，包括唐毅教授提到的结合各种治疗手段从而形成联动。

数字疗法从广义的角度来看，它包含了前面的筛查评估、后续的管理，去年7月份和中检院器械所一块推动了数字疗法分类界定指导原则的草案，现在还处于草案阶段，还没有正式公布，因为里面认知的部分是我参与写的，其中一个基本原则是涉及到管理类的不属于数字疗法的医疗器械管辖范围，真正核心的是治疗层面以及治疗前和治疗直接结合的筛查和评估的过程。数字疗法的医疗器械的筛查评估的专业性是需要有认知领域专家共识、指南等直接界定的量表式的评估，包括任务式的评估，包括用影像、脑电等生理指标来采集数据是被认可的，如果不是这些数据就不作为医疗器械的管辖范围。

它的核心还是治疗和干预措施，最终是能够对患者的健康状态、疾病自然发展过程产生影响，实现预防治疗和管理疾病的功能，这是数字疗法的核心。

数字疗法和其他传统药物相比的好处是什么呢？这是国际投行总结的结论，里面涉及到了患者、医生和医疗机构，包括药企、医保、社会责任。

认知数字疗法，是数字疗法在认知障碍领域中的创新应用，是以脑认知科学研究为基础，以循证医学为依据，融合大数据、人工智能算法，通过多委传感器采集行为信息和软件系统驱动的数字化认知评估与干预，对认知功能损害情况进行评定、治疗和方案优化的新型疗法。所以，它的核心是软件驱动，它可以实现跨疾病、多认知域协同、多手段联合的认知评估、干预及管理。

针对涉及到认知的评估、认知的干预以及认知管理我们都有什么产品来进行应对，后面会详细介绍。

认知数字疗法涉及到的类型非常的广泛，这上面列的是导致认知障碍的不同的疾病，比如神经退行性疾病，比如说帕金森等。还有血管性疾病，比如房颤、高血压、冠心病等。还有精神障碍疾病，比如失眠、精神分裂症、抑郁症等，这些精神疾病的病人经过药物的治疗，可以缓解精神症状，但是他的认知功能往往都是伴随着下降的，这些治疗手段导致的认知功能下降更严重，这些病人从医院出来之后，他的精神症状没有了，或者是变成了正常的指标，但是他的认知功能是降低的，这部分的人群，回到工作岗位上，研究发现后面又陆续回到医院，因为又跟不上环境，这类似于李虹教授提到的阅读障碍的孩子，这些孩子已经属于有问题了，你要给他进行治疗，在治疗过程中，健康的孩子进步更快，所以针对精神类病人，除了对精神症状进行治疗，更重要的是对他的认知功能进行进一步的诊断和治疗，这部分也是我们现在认知数字疗法重点去操作的对象。还有发育类疾病，比如儿童多动症、学习障碍、言语障碍等，自闭症也可以归为精神类疾病，这些层面是很普遍的，而且它和神经退行性疾病不太一样的是，这些都是以成年人为主的疾病，他的认知功能原来已经建立起来了，他是由于疾病导致的认知下降，甚至是认知衰退，但是儿童发育类的病人，本来很多认知就没有出现，所以在这个过程当中原来就没有，我们要给他建构认知的体系，所以难度要比前面几类更难，因为一个孩子出生发育的周期是很长的，后面至少是七八十年的过程，如果起步阶段方向错了问题就更大，所以这方面我们特别的谨慎。公司2012年刚成立的时候做的就是儿童，但是难度非常大，然后先做了老年成年人等，去年才回到了儿童领域，而且现在也做了不少的工作。

认知数字疗法的意义和价值，涉及到了患者、医疗机构、保险、药械等，这些都有对对应的获益。

下面主要是从认知的筛查评估、认知的治疗和干预、认知障碍的管理三个层面来介绍我们现在做的工作。

基于数字疗法的认知评估涵盖计算机化量表、任务式病故，以及虚拟现实、视觉、听觉等任何形式，可实现对患者整体认知功能及多个单项认知域进行评估。认知数字疗法的评估实施可满足不同诊疗场景的使用需求，不仅能实现对评估内容的灵活组合和结果的快速输出，还可以满足大规模的认知功能快速筛查、医院环境下的临床辅助诊断和科学研究、社区保健等医疗环境下的使用需求。

这是我们做的一些工作，把原有的传统的量表变成智能化的量表，而且智能化用人和机器去做了一些对比，我们现在做的基本结论是机器现在做的这种评估工作跟一线临床评估师是相当的。比如针对宣武院顶级的做认知障碍诊断的机构有差距，但是面向基层的医疗机构，我们发现部分超越了基层临床机构的评估员的结果。除此之外，临床的量表特别多，我们也以此为基础，因为这十年期间我们做了很多的评估和量表，最后集成了一个测评体系，这也是依托于任务中心的能力建设，制定了整体的测评系统，目的是统一临床神经心理测量量表的使用规范和标准。

刚才提到了智能量表，这个智能量表里面就用了很多新的智能技术，刚才讲的是智能化的评估，在智能化评估的基础上进一步升级成一个虚拟医生，我们内部命名为小忆，通过它进行智能测评，比如多默态意图自动识别、虚拟医生实时交互、语音自动化纠错、测评过程全记录、智能辅助判读，当然最终结果是由医生来界定。我们的基本结论是，已经提高了临床测评工作的一致性、准确率，降低医院整体测评工作人力投入，提高运营效率。（PPT图示）这是我们基于3千例的临床数据进行的对比分析，右边是通过计算机化、智能化的测评来做的分析，这上面显示的都是常规的、特别难判断的、需要大量人力投入的工作，这部分我们已经实现了自动化、智能化，同时还有类似于虚拟医生，同时也有医疗器械注册认证。

测评的第二个阶段是涉及到任务式的测评，更精准的评估人认知功能的特征，这是基于刚才陈天勇研究员的初期研究成果，我们把它变成医疗级的应用，这部分的工作也是经过了临床验证，而且已经拿到了医疗器械注册认证。它面对的是几类人群，一是超早期的主观认知力下降客观精准筛查工具，还有超短期的认知障碍疾病临床试验超短期评估辅助工具，以及效率和体验升级，效率提升1倍、体验提升50%。刚才陈天勇教授提到的是电子化的过程，我们进一步操作成更智能化的操作，涉及到各种人机交互和体验。

还有一个层面是，数字疗法核心是进行训练和治疗干预，每天都要进行治疗干预，治疗干预的过程中我们对病人的情况能不能实时掌握，这里面就有第三个阶段，叫集测集练，每天他做训练的过程中，我们参入了一两个专业评估的任务，但是这个专业的评估，病人、患者是意识不到他是做专业的评估，这个评估隔一段时间出现一次就可以对病人进行定期、短期的评估，根据他评估的结果，实时动态的调整适合这个病人的、这个接单的干预方案。这是基于1千万人次的日测数据而出了体系，这部分的工作正在发表。

这3阶段都是软件驱动的，而且有一部分是AI驱动的操作。这是面向未来的操作，涉及到情绪、面控识别、姿态等特征提取，构建了一个多模态的认知损害诊断模型，经过抽取出来的10万例的患者，我们要求他们每天要30分钟的评估和训练，这是作为头部企业要持续不断的推进。

认知干预，认知数字疗法首选多认知域协同自适应计算机化认知训练，以预防健康老年人认知功能减退，改善SCD物、MCI及痴呆患者的整体认知功能和特定认知域。还有计算机化认知训练单独或联合虚拟现实、物理刺激可提升不同认知障碍疾病的整体认知功能和特定认知域。并且可以联合数字化危险因素的干预提升健康老年人的整体认知功能，显著降低主观认知下降和轻度患者的痴呆风险。

就企业来说，我们是针对专家共识和前面所做的认知训练中国临床指南，做了大量的研发，前面提到的300多个任务，它的逻辑体系是叫多维认知脑神经网络刺激引擎，我们建构这样的引擎，开展的是多认知域的针对性的认知康复训练，对病人进行有效的干预，里面涉及到了感觉、知觉、记忆、思维、语言、情绪等层面的模块。我们设计这些专业的范式都是来源于认知神经科学、心理学等经典的范式，大量的基础研究已经证实了通过这些任务的训练，能够有效的提升某一个单项的认知功能，通过这些认知功能范式的设计变成一个游戏化的自适应的个性化的训练程序组合，其实核心就是有针对性的、多认知域的干预。

这些是我们已经做的工作，有两个体系，一是院内多认知域的认知康复训练，二是居家的，我们推出了智能AI推荐居家个性化认知康复训练方案。所有的数据都回到认证中心，无论是居家还是院内，都回到认证中心，由里面的康复员针对训练方案进行定期的调整。

这是认知训练任务的自适应和推荐算法，核心是根据患者实际的答题情况，训练任务会自动进行难度升降级，直至达到最能反应患者能力水平的难度后趋于稳定，并在下次训练时记忆难度，使用户在自身的最近发展区内进行训练，达到最佳训练效果。

以此为基础，我们还有几个层面，一是单认知域的干预，二是多靶向自适应协同干预，三是情感交互式的自适应综合干预，人是一个动态的平衡，人是有感情的，人不是孤立的，所以我们做干预的时候，是把运动、基础认知、语言功能、情绪等有机的融合，变成一个综合的干预措施，全部用的是数字的形式完成。面向不同的疾病、不同的适应症就会有不同的组合，面向不同的适应症和不同的组合的时候就需要做严格的循证医学，我们去做论证，这些组合、这些算法是不是对这个疾病是真正有效的，或者是有没有副作用、副作用有多大、怎么规避这些副作用。药物有副作用，硬件物理刺激有副作用，其实数字疗法也有副作用，虽然不是侵入式的，但是会引起一些情绪反应。比如老年人群，经常在半夜的时候还持续做，这肯定有问题，会影响睡眠，影响睡眠必然影响第二天人的状态，我们要怎么去规避这些副作用，把数字疗法的效果发挥到最大是核心。

除了认知训练之外，和其他模块的组合，刚才唐毅教授也特别掉了，我进一步的细化，里面涉及到认知障碍的危险因素相关的数字疗法，国际上一直在做这些工作，比如运动、饮食、睡眠、高血压、糖尿病、抑郁等，这些都属于认知障碍的危险因素。这里面有一些已经有了FDA的，有的还没有，所以数字疗法在我的理解是刚刚起步，可以做的工作特别多，和很多临床疾病，包括发生、发展、预防、后续管理都可以有效的联动，可以和硬件、可穿戴设备等进行有机结合。

基于AI的数字化认知管理，这里面的主要载体包括了移动设备、智能家居、脑电设备等。使用传感器、摄像头、可穿戴设备、脑电设备，结合人工智能技术，能客观、可量化地监测认知障碍混这的生理行为模式。认知辅助技术可有效协助认知障碍者及照料者，从而减轻负担。

临床实验，在座都是医院、医疗的专家，我就快速过一下。

这是我们正在做的临床实验，2014年6月我们开始设计认知数字疗法的临床实验，面向的非痴呆，在2015年的12月份我们进行了注册，2016年采集数据，2016下半年分析数据，2018年文章撰写，2019年的5月份在认知障碍临床领域最高的学术期刊上发表，发表了之后，很多后续跟认知数字疗法相关的临床实验，都是参照我们这个临床实验的设计方案推动的。具体来说，我们怎么做的呢？随机分组，有认知数字疗法组和阳性对照组，认知数字疗法组是使用计算机化认知训练，训练难度根据患者的表现进行自适应调整，每周训练5天，每天30分钟，共7周；阳性对照组是使用计算机完成固定难度的认知训练，每周训练5天，每天30分钟，共7周。

基本结论是，经过7周的干预训练，认知数字疗法组整体的认知功能增长量和阳性对照组是有区别的，认知功能显著提高，比如MoCA分数有变化、BNT言语分数有变化。神经连接显著增强，脑内生力结构改变，但是停止半年再测的时候，又恢复了原本的水平，所以就需要持续的干预。

我们做智能化的评估，和原来纸质的、人工的评估效果一致性如何，这也是我们现在做的工作，是多中心的、非干预的、自身匹配的实验。

这是刚才唐毅教授提到的FINGER研究的中国版，这个中国版是由山东省立医院牵头。认知数字疗法在AMCI的随机治疗试验，这个工作正在推进，也是由宣武院主持。这是在安贞医院针对冠心病、高血压和房颤患者导致的认知损害所做的多中心、双盲的随机试验，选用的是房颤、高血压和冠心病各200例，相当于600例的患者人群，它主要是12周的训练，经过12周训练之后整体认知功能的改善情况非常好。

这个工作是儿童多动症，基于全面认知功能评估的移动化靶向干预的随机对照试验，这个工作是2019年开始，到现在也是跨疫情的3年，从开始申请拿到项目，到启动，到现在已经有中期的结果，今年会结题。在此过程中也做了大量的工作，而且有特别有效的成果。2020年的6月份，国际上有一个很重要的特事件，就是做儿童多动症认知训练的公司，它是拿到了FDA的认证。我们在这之前启动，在启动过程中发现有一些数据可以进行匹配。

这是宣武院牵头的基于人工智能算法的认知训练对改善轻度认知障碍患者认知功能的随机对照试验，这是基于前面做的大量的临床数据、临床研究的基础，进一步把AI、深度学习直接纳入到认知训练、认知干预的领域里面。它的核心是3个观察指标，一是整体的总体认知功能；二是分认知域的测评，NCAT是我们自己研发了一套测评体系，经过了常模的认证；三是患者依从性，我们要比较的是上一代的产品，我们是2019年发那篇文章，其实已经属于我们的第二代产品，我们现在是第四代和第五代的产品，我们要推翻前面的结果，进一步升级。

这是基于我们持续6年7千多人的数据去做的真实事件的数据分析，涉及数字药物的剂量时长到底怎么做，比如60岁以下、60岁以上人群每日最佳训练时长是多少，每周最佳的总剂量是多少，每周训练多少天，这些都是需要通过大量数据去分析。这是刚才提到的儿童多动症，这是中期报告的结果，这是去年10月份我们出的结果，现在基本上已经快结题。我们是和儿童多动症一线的临床药物，包括择思达、专注达和认知训练进行测试，比如都单独使用，以及单独使用和训练有机结合的，分成了几组，结果发现，部分指标上，儿童多动症有两个大的维度，一是注意的维度，二是冲动的维度，我就发现单纯的认知训练组在多动、冲动维度上要比药物组的效果更好，效果最好的是药物加上认知数字疗法。当然还有药物内部的对比，比如择思达、专注达，择思达的副作用相对来说比较小，但是它的治疗效果相对比较差，但是专注达的效果快速起效但是副作用特别强，我们现在操作的基本结论是，择思达加上认知训练首先是有效果的，它的效果和专注达是相当的，同时它几乎没有副作用。

我的分享到此结束，谢谢！

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