5月11日晚20點，華南師范大學心理學院秦鵬民教授作為腦客中國科研第54位講者為大家帶來主題為“自我意識與意識障礙”的報告。

報告結束后，秦教授針對觀眾提到的問題作出了解答：

問1.秦老師，請問有沒有考慮過在原有的數據結果上擴大數據庫容量到千級，然后使用機器學習算法進行優化預測效果？

答：我們目前為止在國內采集的數據主要來源于幾個醫院，樣本量相對來說還是比較小，我自己估算大概能夠到一千例左右。因為各個數據采集中心不一致，所以對于機器學習的方法及效率不是很確定。

我們最近也準備做一下完全基于數據的一些深度學習或者是機器學習的方法來看看能不能找到一個更簡便或者是更直觀的方法區分病人有沒有意識以及能不能夠恢復意識。

問2.秦老師您好，是不是有可能存在即便不預測也會醒過來的概率問題？您的預測機制是什么樣的？

答：一般來講，定義病人能否恢復主要看幾個階段。最開始是在ICU的兩個星期中能否恢復，然后就是一個月、三個月、六個月、一年。如果是外傷導致而且年齡相對較小的話，一年是我們比較在意的時間節點。如果一年還沒有恢復的話，那相對來說恢復幾率就非常小了。如果是中風、腦出血或者缺血缺氧、腦病，比如說溺水、一氧化碳中毒這類的病人如果在創傷后六個月還沒有恢復，那我們就傾向于這一類病人的恢復也是比較小的。

2016年時，中科院自動化所的蔣田仔教授和他的團隊開發了一個工具包，結合了年齡、性別、病因和其他的一些因素，綜合考慮病人能否恢復。目前為止，判斷病人恢復與否，很難確定是由于治療作用，還是由于腦損傷的程度不一致，沒有很好的共識。

問3.秦老師好，請問怎么有效的給植物狀態的病人呈現視覺刺激？

答：這是一個操作上非常具有挑戰性的一個任務。我們自己的研究中，大家可以看到，早期基本上沒有做過視覺的刺激，為什么？因為視覺刺激非常難，病人是否有睜眼你是沒辦法確定的，特別是在做磁共振的時候，沒辦法保證病人的眼睛是張著的。而且有個非常好玩的現象，就是在實驗過程中有遇到碰到病人在黑暗的環境里面，他會自動把眼睛閉上，但是在明亮的環境里面，他不見得會把眼睛睜開，所以我們很難監控到他。

最近我們發表的文章中是怎么做到的呢？我們把腦電設備搭載好之后，實時監控病人的狀態，當發現他眼睛張開時的腦電信號出現時，我們就給他呈現刺激。另外我們是做了一個萬向屏，可以根據病人頭的位置朝向來調整顯示器的位置，這樣讓病人盡可能地看到我們的屏幕。

為了刺激的有效性，還專門做了兩組控制實驗，讓正常人模擬植物狀態患者，檢驗他們是不是能夠完成實驗。這個過程非常難，有的時候運氣不好，完成一例病人大概要七到十天左右，等待病人睜眼。

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