潜脑科技赵黎明：脑电大模型如何抢在卒中症状前发出预警
（本文作者为 钛资本研究院，钛媒体经授权发布）文 | 钛资本研究院脑机接口技术正在重塑人类与机器交互的边界，其中非侵入式方案因避免开颅手术、具备可穿戴性和成本优势，被视为通往大规模消费医疗市场的最具潜力路径。然而，颅骨对神经信号的物理衰减、跨个体的巨大脑电差异，以及高质量标注数据的匮乏，长期制约着这一技...
聚焦卒中场景：被时间“扼杀”的大脑与脑电的黄金窗口
脑卒中
脑卒中就是常说的中风，目前在全球致残原因中排第一、致死原因中排第二。它分两类：缺血性（脑梗）约占85%，出血性即脑溢血。我国发病人数逐年上涨，存量患者约2800万，每年还净增300万至500万，医保和家庭的压力都不轻。急性缺血性卒中的治疗卡在极严的时间窗上：静脉溶栓须在发病4.5小时内完成；机械取栓则是通过微创手术，从股动脉置入导管抵达堵塞处，把血栓取出来。两种方式都有标准的用药时间窗口，超过4.5小时再用溶栓药物，出血风险会上升。卒中“越早治疗获益越大”的特征很明显，救治成功率与发病时间紧紧绑在一起，再灌注越早，预后越好，甚至可能和健康人看不出差别。
现实数据却不乐观：我国社区卒中的综合救治率不到10%至20%。原因有几层。早期症状不显眼，头晕、头痛、偏瘫、失语、大舌头常被忽略，或者被当成“没休息好”。更关键的是夜间高发——后半夜血液粘稠度冲到峰值，对不稳定血栓的冲击力最大，血栓很容易脱落。夜间发病时患者没法求救，家属也难以及时察觉，约25%的亚洲卒中患者是醒来后才被发现送医，黄金救援期已经过去了。
院内卒中同样容易耽误。这里说的不是卒中患者在医院里被拖延，而是因其他病因住院的人——比如骨科手术、心脏外科手术——在术中或术后发生卒中。全麻药物会造成血管低灌注，促使血栓形成。麻醉苏醒后患者没醒，症状又常与麻醉状态或术后谵妄混在一起，主治医师很难第一时间判断。静脉溶栓患者院内需要24至48小时连续监测状态，因为担心溶栓后脑出血，传统做法要求护士每25分钟查看一次，一共37次。近期复旦研究团队在柳叶刀发文指出，监测次数从37次降到17次，不良预后不会显著增加——这本身就说明监测的人力负担有多重。问题是，院内血压、心率、呼吸都有连续监护设备，唯独脑功能没有，往往等到症状明显了才去拍CT或核磁，延误已经不小。人在医院，不等于脑功能被持续盯着。
脑电为什么能解决这个问题？先看科学性：卒中发作几分钟内，神经元电信号就出现明显异常，而CT等影像手段要半小时甚至更久才能显示病灶，那时大面积神经元已经死亡。再看合理性：脑电图时间分辨率达毫秒级，采样率可达500Hz至8000Hz，最细微的脑功能变化也能抓到，设备还小巧便携。可行性方面，前期大量动物实验和临床研究都证明，头皮脑电上能稳定观察到卒中的神经模式。
验证数据上，我们团队过去一年在对口医院收集了近300人次临床数据，用自研设备采集确诊卒中患者与健康对照的头皮脑电。结果显示，卒中与健康人群的分类敏感度、特异度均稳定接近90%，AUC等指标表现稳定。不过这批数据来自确诊并接受有效治疗后进入稳定期的病房患者，距发病已超过一天甚至更久，还不能证明算法在卒中发作第一时间就能捕捉异常。
为了回答这一点，团队在啮齿类动物（小鼠）上建了卒中模型，人为堵塞血管，并给小鼠佩戴可穿戴设备。结果显示，堵塞后约5分钟，算法就能以分钟级速度捕捉到异常电信号，还能自适应推断堵塞位置。算法推测的热力图与事后解剖染色的病灶区域高度吻合。团队正计划在灵长类（猴子）身上做进一步验证，以逼近人类生理反应，同时在院内推进高危人群围术期的数据采集。
潜脑科技的产品化路径与技术壁垒
临床验证打底之后，潜脑科技定下了三步走战略，硬件、软件、算法全部自研，技术壁垒也由此搭起来。
这套全栈自研架构分三块。硬件端，现有科研设备可穿戴性差、没法连续采集，潜脑科技就自己研发柔性电极与主动电路。卒中监测要覆盖一整夜至少10小时，院内甚至要24至48小时连续佩戴，对可穿戴性、舒适度和信号稳定性要求都很高。目前所有原型已研发完成。软件平台方面，团队自研多模态脑机接口平台软件，从实验设计、数据采集到数据分析的一站式科研与临床流程都支持，院内监护应用能直接在这个平台上搭建，信号采集到应用验证全链路打通。
算法是核心，脑电大模型则是潜脑科技最关键的壁垒。2024年chat GPT兴起后，团队想到把大模型思路搬进脑电领域：数据和模型体量堆到一定数量级，效果会不会质变？这个想法最终发表在领域顶会上，也打开了脑电大模型研究的新思路。降本效果体现在哪？传统脑机接口应用得一事一议，做情绪识别和做卒中检测的数据、算法完全不通，新应用必须从零采数据、训模型。脑电大模型不一样，它通过对海量无标注脑电数据做自监督学习，建立起对脑电信号的通用理解能力，下游任务只需少量标注数据微调，就能达到传统方法靠大量数据才有的效果，新场景的开发成本大幅下降。
落地节奏同样分三步走。第一步，设备先进入医院场景，服务院内围术期、ICU及普通病房里由医生判断为卒中高风险的患者，做床旁脑电监测。这套设备并不打算取代CT这类金标准，它要补的是连续监护这块空缺：不必等到症状明显才动手，脑电趋势一出现异常就能触发干预，把被动应对往前挪。第二步，院内跑通之后再向家庭延伸。针对2800万存量卒中患者，盯住他们发病后90天至1年内的高复发风险期，提供夜间监护，帮他们撑过这段危险时间，思路和家用呼吸机相近。第三步，覆盖范围扩到超过1亿的高危人群，房颤患者、动脉狭窄者、60岁以上检出颈动脉斑块的人都在其中。人群越铺越广，对可穿戴设备与准确率提出的要求也水涨船高，不过底层技术底座可以同时支撑这些场景。
卒中场景的数据极其稀缺。院内诊断的金标准是CT和核磁，卒中患者入院后几乎不会常规佩戴脑电设备，相关数据只能由团队自己采集。潜脑科技一边与更多医院合作推进临床采集，一边通过公开数据集和临床科研合作拿到其他类型的脑电数据，癫痫科已有的临床脑电数据是其中重点。这些数据全部在脱敏、合规的前提下使用，有一部分借助联邦学习或边缘计算与模型交互，原始数据不出域。团队还配了专门的数据采集队伍，并由专业医师负责标注，保证输入质量。
行业的转折点已经出现。2020年，马斯克的Neuralink把电极植入颅内，解码猪在跑步机上行走时下肢关节的角度，实线与虚线拟合得相当好。潜脑科技用自研的脑电大模型，在真人头皮脑电上做了类似实验，同样解出了胯、膝、踝三个关节的角度变化，效果一样出色。两组结果放在一起看，说明算法进步、尤其是大模型引入之后，非侵入脑机接口与侵入式方案之间的性能差距正在快速收窄；再加上安全性、成本和可穿戴性上的天然优势，非侵入路线已经走到从实验室迈向真实商业场景的拐点。在脑卒中这个关乎生命质量的刚需领域，潜脑科技的探索给行业提供了一个很有参考价值的范本。
按照规划，潜脑科技将在2026年第四季度先拿下一张二类证，作为硬件进入市场的门票。院内卒中监测系统走软硬一体路线，将申请二类或三类医疗器械，具体归哪一类还没提交界定；眼下的重点是在院内铺设100套设备，把有效性和稳定性验证得更充分。
潜脑科技成立于2025年6月，落在上海杨浦长阳创谷。公司已完成两轮融资，2026年8月将正式开放下一轮融资。
问答
康建鹏：在医疗器械注册证上，潜脑科技是怎么规划的？
赵黎明说，如今在非侵入式医疗器械的命名环节，直接挂上"脑机接口"这四个字已经没那么容易了，传统康复训练设备以及ADHD相关设备都受波及。在他看来，国家把脑机接口的定义和规范逐步厘清，对行业长远发展是件好事。落到潜脑科技自己身上，公司成立时间还不长，阶段性的打算是先在2026年第四季度拿到一张二类医疗器械证，从硬件角度切入，把它当成开展院内临床试验的"入场券"。再往远看，院内卒中监测的软硬一体系统会去申请医疗器械注册证，至于报二类还是三类，分类界定还没提交，眼下重点是在院内攒下更多数据、把系统稳定性验证扎实。公司今年的目标是往院内场景铺100套设备，给产品的有效性和可靠性再添一些佐证。
康建鹏：大语言模型的技术机理，能直接搬到脑电信号处理上吗？
赵黎明：从理念上说，脑电信号可以看作继自然语言之后的"第三种语言"，两者本质上都来自神经元活动，存在与语言对齐的可能。但落到技术实现，脑电信号和语言文字差别很大。语言的输入有标准化的词库和语义体系，可以用Embedding做规范处理；脑电信号则受设备差异制约，导联数量、采样率、佩戴位置都不统一，没有标准化的输入格式，现成的大语言模型架构很难直接套用。所以团队早期是从零开始，训练了一套专门针对脑电的模型架构。
这项工作2024年发表之后，学界陆续出现直接拿Llama等大语言模型结构对脑电数据做微调的研究，效果还不错。潜脑科技一直在密切关注，二代模型也在研发中。不过医疗场景对可解释性的要求很严，团队没有简单照搬大语言模型的思路，而是在摸索更符合医疗器械监管要求的算法路径。
康建鹏：卒中监护产品怎么让医生和患者接受？以后会不会拓展到阿尔兹海默症？
赵黎明：临床接受度方面，团队前期调研时和医生聊了很多，关键还是产品有没有真正解决痛点。院内高危场景和院外二次复发场景，眼下都缺有效的解决办法，需求是刚性的。举个例子，一位40多岁的卒中患者说自己特别担心夜里二次复发，这种担心来自体内存在的不稳定血栓，而夜间正是高危时段，这类用户是有真实购买意愿的。
可穿戴性方面，团队选择先切院内场景，再逐步推向家庭。目标人群对佩戴的不适感有一定耐受度，逻辑类似呼吸机——刚开始不习惯，用久了就接受了。目前潜脑科技在可穿戴设备上已经取得长足进步。
阿尔兹海默症这块，核心难题是医学界对病因还没有公认结论，头皮脑电属于间接信号，AI硬去解码缺乏可解释性。从医疗器械注册的角度看，涉及AI的三类器械监管极为严格。所以公司现阶段聚焦卒中这个成因明确的领域；借助脑电大模型的通用能力，未来可以通过长期佩戴的数据拓展到脑瘤早筛、睡眠检测、阿尔兹海默症等方向，但这些目前不作为主攻方向。
钛资本研究院观察
非侵入脑机接口赛道正处在从实验室走向临床商业化的关键拐点。脑电大模型的突破，正在快速收窄非侵入式与侵入式方案之间的性能差距，脑电信号在医疗级场景中的价值随之释放。众多潜在应用里，脑卒中监护的临床刚需明确、时间窗口严苛，现有监测手段又是空白，成为当下最具备商业化落地条件的细分领域。潜脑科技聚焦卒中的院前诊断与院内监护，靠近300例临床数据验证、动物模型分钟级捕捉实验，以及柔性电极与脑电大模型的全栈自研，搭起了从院内到家庭的应用闭环。监管趋严、行业标准逐步明确，具备数据壁垒与软硬一体能力的企业有望占得先发优势。
