8月15日上午9:20，中科院自动化研究所宋明研究员在2020年慢性意识障碍学术巡讲会议进行汇报，学术报告题目为“意识障碍疾病预后预测技术：研究现状与展望”。

报告开始，宋明研究员从解释意识障碍切入，他指出意识障碍与脑干、丘脑和皮层的功能损伤有关，但其病理机制尚未完全了解。 严重的脑损伤可造成意识障碍(Disorders of Conciousness,DoC)，当意识损伤持续超过28天后，患者可被诊断为慢性意识障碍(chronic DoC or prolonged DoC)。目前统计，美国有10万~30万慢性意识障碍患者，欧洲大约有2万人，中国的患者数量据估计在30万左右。

随后，宋明研究员指出，长期以来，意识障碍患者普遍被认为具有较差的预后，但是近年来的一些随访研究报告显示，一些意识障碍患者即使在长期患病后任然具有意识恢复和功能恢复的可能性。一些文献综述统计显示，10%-24%的VS患者能够恢复意识；43%的DoC患者会有不同程度的意识恢复。

目前，意识障碍疾病预后预测主要依赖于医生对患者行为的观察，存在结果误差大、不一致、难以定量等问题。就“如何寻找与预后相关的准确、客观的生物指标？”这一问题，宋明研究员回答说可以通过研究EEG、ERP等神经电生理以及PET、FMRI等脑影像，从而得到一个相对准确、客观的评价。

在报告中期，宋明研究员向与会者重点介绍了基于不同技术和范式的预测模型。基于不同的技术如：EEG、FMRI和PET，和不同范式如：Task和resting,可建立不同的预测模型，其中EEG和FMRI技术使用最多，分别占比52%和24%。而基于Task和resting则大约各占40%。

针对不同技术模型的准确率差异问题，宋明研究员通过他所在团队的实验数据说明混合模型的敏感度和特异性均最高；EEG特异度较高，FMRI敏感度更好；Task特异度较高，resting敏感度更好。

在报告的最后，宋明研究员总结说道意识障碍预后预测特征很多，需要发展系列化的认识复杂度层级化的检测工具。此外，宋明研究员猜测EEG+Task结合FMRI+resting实用效果更好，但仍需要进一步验证。

宋明，中国科学院自动化研究所副研究员、中国神经科学学会意识与意识障碍分会委员、中国生物医学工程学会医学神经工程分会专家委员会委员。研究方向为磁共振成像及其在脑疾病中的应用。在国际著名期刊发表学术论文20余篇，主持承担了科技部、国家自然科学基金委、中科院等多项科研项目。

撰稿人：孙炜