人类大脑是宇宙中最为神秘而又美妙的艺术品之一，神经回路则是其中充满生机和智慧的复杂网络。通过数百亿个神经细胞的交织和十万亿计神经突触的连接，人类大脑形成了一个精密而又协调的信息处理网络体系。只有深入了解这个巨大的网络结构和集体动态行为方式，才能完全理解大脑的功能与活动，并揭示脑疾病的致病机理和发展过程。在这个神秘而又充满惊奇的领域中，科学家们的探索之路才刚刚开始。
随着近些年来生物电传感、信号处理和机器学习技术的迅速发展，脑电解析已成为大脑认知研究和脑疾病诊断的重要手段之一。脑电图是目前癫痫诊断的金标准，同时也是众多脑疾病和临床应用的重要诊断工具，如情绪障碍、儿童发育障碍、阿尔茨海默症、注意力缺陷多动障碍（ADHD）、睡眠障碍、术前规划、术中麻醉、ICU监护等。据统计，中国每年应有超过3000万人群需进行定期、规范的脑电图检测。这些检测不仅有助于及早发现和治疗脑疾病，也有助于提高人们的生活质量和健康水平。
然而，脑电图在脑疾病的诊断和应用过程中，却存在着难以忽视的两大痛点亟待解决。
一是读图医生奇缺，限制了基层应用。脑电图的读图和诊断需要大量丰富的临床经验和专业的读图技能。目前全国具备高级脑电图诊断能力的临床医生仅有几百人，并且通常遍布在大城市的三甲医院，这导致基层的医疗资源供给严重不足。并且由于传统脑电图操作复杂、数据解析困难等原因，医生对每个脑电图的诊断评估时间可能会长达1-2个小时，严重限制了医院的接诊速度，导致每位患者的脑电图就诊流程动辄数日、耗时费力，严重降低了脑疾病患者进行规范检查、调药的意愿。
二是缺乏客观指标，应用面有待拓展。脑电图跟心电图不一样，波形复杂，难以量化。很多脑疾病仍然缺乏简单、有效的客观检查指标，如抑郁症、阿尔茨海默症、自闭症、睡眠障碍等疾病，极大限制了这些脑疾病患者的早期诊断、精准治疗。近些年来，学术领域已经发现了脑电在这些疾病的诊断、分型、用药效果预测中都具有巨大的潜力，但是由于数据分析方法复杂，目前还没有应用在常规的临床诊断和治疗流程中。
清华大学神经工程实验室作为国内最早开展脑电与神经工程研究的实验室之一，致力于脑机接口、神经建模、大脑认知机制、脑疾病的病理机制研究。成立至今，清华大学神经工程实验室已有20余年的技术及经验积累，并与哈佛大学、斯坦福大学、约翰霍普金斯大学等世界知名科研机构有着长期的科研合作。
为了解决脑电信号处理中极具挑战性的问题，清华大学神经工程实验室在研究中逐渐摸索出将人类大脑的复杂功能活动抽象成数学物理模型的方法，以此解决脑电信号处理的困境。不过，这一方法不仅需要大规模数据积累，还需要技术开发者对脑电信号的模型设计有深厚的经验。
2019年，依托清华大学神经工程实验室雄厚的脑电算法建模技术，致力于打造脑疾病诊疗新生态的闫宇翔博士联合脑机接口专家、清华大学生物医学工程系洪波教授、人工智能领域顶尖专家、美国工程院张宏江院士和著名神经生物学家、清华大学药学院鲁白教授共同创立了灵犀医学科技（北京）有限公司（以下简称“灵犀医学”），目标通过超大规模数据训练的神经动力学模型研发，实现对癫痫、抑郁、阿尔茨海默病、儿童发育障碍等常见脑疾病的精准诊断和个性化干预治疗，并探索大脑高级功能在数学模型中的表征形式，以构建人类的数字大脑。
“数字大脑”是一个非常复杂的系统工程，需要运用超大规模的人脑数据构建体现人脑个体特征和病理机制。传统的数字大脑建模技术由于数据体量的限制，难以构建复杂的大脑模型。这使得脑功能的诊断和治疗技术因缺乏个体准确性和复杂场景下的稳定性大多仍然停留在科研领域，难以应用到临床。此外，像抑郁症、阿尔茨海默症、自闭症等复杂脑疾病的解析也需要更加精准的数字大脑模型，这对于现有的技术来说，亦是一个挑战。
为了实现这一目标，灵犀医学汇聚来自神经科学和人工智能领域的顶尖专家组建了一支创始团队。
团队创始人、CEO闫宇翔博士毕业于清华大学神经工程实验室，并曾在美国哈佛大学医学院、德国汉堡大学医学院进行访问研究，有着超过10年的神经外科临床合作和脑功能分析算法研究经验。
联合创始人、首席科学家洪波教授是国内最早开展脑疾病临床诊断和大脑神经动力学建模技术的研究者之一。他带领灵犀医学核心算法团队搭建了大脑神经动力学系统的底层模型，构建了脑功能和脑疾病数字解析的方法体系，为数字大脑的研发奠定了坚实基础。
联合创始人张宏江院士是国际人工智能领域的领军⼈物，也是世界计算机领域论⽂影响因⼦最⾼的科学家之一。他和灵犀医学CTO、曾任顶尖互联网公司系统架构师的李珂一起搭建了超大规模人脑功能数据的生成式预训练模型和模型优化体系。这项技术的应用，为数字大脑的构建和精准医疗的实现提供了强有力的支撑。
联合创始人鲁白教授是世界著名的神经生物学家，长期致力于神经退行性疾病的神经机制研究和新药研发。在鲁白教授的带领下，灵犀医学将脑电技术应用于抑郁症、双相情感障碍、睡眠障碍、阿尔茨海默症、渐冻症等多种脑病的临床诊断、评估、治疗和新药研发场景。创始团队的技术积淀为灵犀医学的创新研究提供了支持，让灵犀医学走在了脑科学医疗领域前沿。
自2019年开始，灵犀医学发起了多个脑功能数据库和智能技术研究项目，覆盖全国范围内数百家大型综合医院的神经内科、神经外科、精神科、儿科、呼吸睡眠科、重症监护室等科室，累计收集了超过100万小时的脑功能数据，包括检查者的大脑结构、病史、诊断用药、行为视频、遗传学等信息。这些数据的规模和质量为灵犀医学对大脑的精细建模和深入了解大脑疾病的产生机制提供了支撑，同时也为未来的精准医疗和人工智能的应用奠定了基础。
通过超大规模的脑功能数据积累，结合人工智能领域一系列应用于大模型的模型训练和优化方法，灵犀医学成功搭建出基于神经动力学框架的生成式数字大脑。灵犀医学数字大脑的模型架构依托清华大学神经工程实验室的系统和计算神经科学基础研究积累，对大脑的认知、情绪、语言、运动、视觉等各个脑区的神经活动进行动力学建模，并结合了磁共振T1结构像和DTI弥散张量成像技术构建了大脑基础网络连接结构。
在数字大脑的模型训练过程中，灵犀医学使用了PB级的超大规模脑功能数据，包括EEG视频脑电数据、SEEG/ECoG植入电极脑电数据和fMRI脑功能成像数据。除了正常人群的脑功能数据外，模型训练所使用数据还包括抑郁症、阿尔茨海默症、睡眠障碍、癫痫、自闭症、注意力缺陷多动障碍（ADHD）、抽动症、儿童发育迟缓、精神分裂症、双相情感障碍、焦虑症等几十种常见的脑功能疾病，并且覆盖0-80岁各个年龄阶段的人群。这些数据不仅为精细建模和了解大脑疾病的产生机制提供了支撑，还为临床治疗提供了准确性和可靠性。
应用超大规模的脑功能数据，灵犀医学数字大脑模型可以表征个体大脑的动态神经系统活动，特别是能够反映具备个体特异性的大脑活动特征、表征在不同行为学任务、清醒和睡眠阶段的大脑活动特征，以及能够识别出各种神经、精神系统疾病患者以及大脑发育、衰老过程中的病理性脑功能特征，为研究这些疾病的客观量化指标提供了新的方式。
癫痫是脑电应用的重要场景。国内现有1000万名癫痫患者，每年应约有4000万次的脑电检查需求，但由于脑电检测流程繁琐且脑电读图复杂需要读图医生有着大量的临床经验才能完成判读，导致每日能接受检测的患者数量有限，实际检查次数仅达到需求量的10%。
在此背景下，灵犀医学在数字大脑模型的基础上自主研发了“Apollo脑电数据处理软件”并在2022年成功获批第二类医疗器械注册证。该产品可以读取不同格式的脑电文件，通过人工智能算法特征性地提取异常脑电片段，缩短了医生阅片时间，快速生成结果统计，为脑电分析提供了有效的帮助。 该产品现已应用于国内20个省的大型综合医院的神经内科、神经外科和儿科等多个科室，为临床医生的诊断提供了极为有效的帮助。
灵犀医学自主研发的癫痫脑电AI辅助评估软件，可通过数字大脑模型定位异常脑功能活动的位置、类型、严重程度，自动生成定制化脑电图报告，对临床医生有着极高的参考价值，提高了医生的脑电读图效率和诊断的准确率，并为门诊增加了癫痫患者的脑电检查量。对于患者而言，在当地医院即可完成就诊、随访，方便了患者的就医过程。目前灵犀医学正在进行全国首个脑电人工智能辅助诊断的第三类医疗器械注册申请和临床试验。该产品已经完成12家医院的2000余例预临床研究，基于灵犀医学数字大脑的癫痫脑电AI诊断技术，敏感性、特异性的结果均达到90%，足以证明该产品在辅助临床医生诊断方面的能力。该产品预计2023年底完成临床试验和注册申请。
灵犀医学数字大脑模型结合EEG、SEEG、MR、CT、PET等多种检查方式协助医生为患者进行癫痫外科手术规划、辅助切除病灶并对周围重要脑功能区进行精准定位，通过开展模拟切除手术为难治性癫痫患者提供最佳术前解决方案。
除了癫痫诊断的应用，脑电在精神心理疾病领域的应用也极为广泛。目前国内有着近1亿抑郁、焦虑等精神疾病高危人群，其中青少年的发病率已然超过10%。在如此庞大的患者数量级下，各类精神疾病的精确诊断却一直是困扰精神卫生机构多年的难题。传统精神疾病的诊断方法主要依靠专家问诊、量表等主观评估手段，难以让医生根据患者的病情得出精确的诊断结果，并且这对医生经验的要求非常高。随着精神疾病患者数量的快速增加，在缺乏有效的生物标记物下，误诊、错误用药等问题已经成为临床的瓶颈问题，其中对于抑郁、双相情感障碍等精神心理疾病的鉴别诊断准确率不到70%。
为了解决精神心理疾病精准诊断的问题，灵犀医学与首都医科大学附属北京安定医院等多家国内顶尖的精神卫生中心合作，开展精神心理疾病的科研项目。
应用灵犀医学数字大脑模型，可以为每一名检查者提供反映大脑精神系统异常的数字生物标记物，客观筛查精神心理疾病风险、定量评估患者病情进展程度。在精神心理疾病的鉴别诊断上，灵犀医学数字大脑模型对于抑郁、双相情感障碍的分类准确率超过85%，为精神心理医生提供了强有力的诊断评估指标，极大提高了临床的诊断准确率。
目前，灵犀医学正进行全国首个针对抑郁症的人工智能鉴别诊断的第三类医疗器械注册申请和临床试验，预计2024年年初完成。该产品将有望打破国内精神卫生医疗机构中传统的疾病诊疗模式，通过提供客观有效的脑电生物标记物，开创精神心理疾病的智能诊疗新时代。
针对脑疾病的药物研发过程中存在的难题，传统的动物实验平台无法满足辅助的研发工作，同时临床试验中入组病人难以区分、用药有效性周期长等问题也给新药研发带来了巨大的挑战。这些问题导致脑疾病新药研发成本高昂、失败率高，成功率不足1%。
面对这些挑战，灵犀医学数字大脑平台通过解析不同类型大脑异常活动的病理机制，为脑疾病新药研发提供新的靶点寻找方法。在临床试验中，数字大脑可通过分析模拟入组患者的个体EEG脑电活动来筛选符合临床试验的患者人群，并通过临床试验过程中药物作用后的EEG脑功能变化快速评估治疗效果，从而加速新药研发过程。
该技术目前已经应用在国内某顶尖脑疾病新药研发公司的一款渐冻症治疗药物研发的临床研究中，是国内使用EEG作为数字生物标记物赋能新药研发应用的先行者。通过在临床试验前选择药物适应的患者入组，并通过EEG活动快速评价用药效果，该技术可以提高临床试验成功率、缩短临床试验时间，从而极大降低了新药研发的成本，为新药研发提供了一种前所未有的高效解决方案。
此外，灵犀医学的数字大脑模型还为多个医学场景提供专业级的大脑活动分析服务，例如在呼吸睡眠科为脑电图医生提供睡眠EEG脑电自动分期和睡眠障碍辅助诊断服务；在重症监护室使用SEEG和EEG脑电进行昏迷病人的发作监测异常脑功能自动报警；为儿童神经内科提供各个脑功能区发育情况的个体特异性评估；在老年神经科使用EEG预测认知障碍患者的大脑中的Aβ蛋白浓度及其认知障碍风险；与国内顶尖医疗器械公司联合研发应用于院外急救场景的EEG卒中快速检测和分类设备。同时，灵犀医学还与国内、外多所高校和研究型医院一起开展多种类型的动态、闭环神经调控刺激技术研发，应用于抑郁、阿尔茨海默症、自闭症等难治性脑病的个体精准干预治疗和病情改善，该技术有望于2024年开展临床研究。
灵犀医学针对目前脑电采集记录繁琐、解析效率低、应用场景受限、患者就诊困难等困境，全新设计研发了一款可以应用在各级医疗、健康等机构的便携脑电采集装置，致力于解决传统脑电设备庞大、操作复杂、采集准备时间长等痛点。
这款便携脑电装置为每一位检查者设计了定制化的电极组合模式，减少电极的使用数量，操作简单、便捷，使脑电采集的准备时间不超过5分钟。这款设备采用了全新的水凝胶电极材料，避免了传统导电膏的难清洁、导电性差等问题，保障了信号采集的质量和稳定性，保水性长达10个小时，使患者佩戴脑电帽的过程既舒适又快捷。
基于灵犀医学数字⼤脑建模的快速、定量脑功能评估的技术，该设备不仅可以避免过去脑功能分析一致性差，漏诊、误诊率高等问题，还可以将数据记录时间由过去的2-4小时，缩短至10分钟，大大提高了检查效率。通过智能硬件设备与脑电AI分析相结合的方式，仅需1分钟即可出具评估报告，实现了患者快速检查、脑电数据快速分析等功能，同时，将脑电图出报告流程完全自动化，既准确又便捷、高效地完成正常人群的神经基础评估、癫痫样放电情况、儿童发育状况评估、情绪健康评估、老年认知评估等，赋能医院门诊、健康体检机构、慢病管理机构，帮助人们早发现、早干预，实现脑部的健康管理，助力脑病精准筛查，弥补现有市场空白。
随着脑功能检测设备逐步向小型化、智能化的方向发展，灵犀医学希望与脑机产业界一起覆盖脑健康的慢病管理、伴随诊断、健康监测等家庭场景，并随着更加丰富的数据来源，不断优化数字大脑的建模技术。灵犀医学正是通过把现有的神经建模技术赋能到临床诊断和治疗等过程中，不断拓展脑疾病数字诊疗技术，让更多人享受到优质的脑功能检查和治疗服务，同时实现源源不断的数据积累，形成脑疾病诊疗研究的闭环循环。真正让脑疾病的诊断服务以低成本、高效率的方式普及到更多卫生机构，推动完善脑健康监测和脑疾病诊疗生态。
要真正实现脑疾病的精准干预治疗，解决之道仍是通过不断收集高质量、广覆盖的脑功能数据，通过构建数字大脑模型来精细地解析大脑的运行机制，一步步提升算法对于脑疾病的诊断能力，为临床医生提供更精准、有效的治疗策略。
灵犀医学在脑科学领域所积累的经验和技术，为其在脑电数据建模和脑疾病数字诊疗技术领域发展带来一定优势。一方面，灵犀医学的核心产品通过一体化的“采-诊-疗”模式，全方位解决脑疾病诊疗的痛点。对于解决我国当前极度匮乏的脑疾病检查资源与日益增长的脑疾病患者（如失眠、抑郁症、阿尔茨海默症）的临床需求之间的缺口具有社会价值。另一方面，灵犀医学拥有超大规模的脑功能数据积累，使得其能够进行更深入、更全面的数据分析和算法优化，不仅打破了现有脑疾病“采-诊-疗”产品的技术壁垒，也在广泛的科研临床场景里发挥了价值。
灵犀医学致力于采集更加精准、海量的信号，为脑疾病的诊断和治疗带来高效、便捷的解决方案，这有望为脑疾病的早期筛查、鉴别评估、伴随诊断和数字治疗等发展助力。而其所做出的探索，将在一定程度上推动脑疾病诊疗领域的发展。我们相信，随着医疗技术的不断进步和完善，这些努力将有助于探索人类意识在计算机上的建模模拟和脑功能的人机信息交互机制，亦将为人类健康事业做出贡献。
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