這套腦機介面系統的語音合成準確率有多高？

在受控測試環境下準確率達99%，日常生活實際使用情境下也維持約92%的準確率，整體表現相當穩定可靠。

患者需要研究人員在旁協助才能使用這套系統嗎？

不需要。自2023年起，患者Casey Harrell已能在家中完全自主操作，無需研究人員每次監督，並已成功重返全職工作。

此技術讓完全喪失語言能力的ALS患者能透過大腦活動合成語句，進而自然溝通、操控電腦，甚至重返職場，大幅提升生活品質與社會參與能力。

加州大學戴維斯分校研究團隊透過植入式腦機介面，成功幫助無法說話的漸凍症（ALS）患者Casey Harrell，以大腦活動合成語句，控制測試準確率高達99%，日常使用也達92%。自2023年起，Harrell已能在家獨立使用系統溝通、操控電腦，並重返全職工作。

21 天前

文章重點

加州大學戴維斯分校研究團隊開發植入式腦機介面，結合AI讓ALS患者以大腦活動合成語句，受控測試準確率達99%。

漸凍症患者Casey Harrell在日常生活使用該系統的語句合成準確率約為92%，表現穩定。

自2023年起，Harrell已能在家中獨立使用腦機介面系統，無需研究人員全程監督陪同。

透過此腦機介面技術，Harrell成功恢復自然溝通能力、自主操控電腦，並重返全職工作崗位。

此案例展示AI結合腦機介面在神經退化性疾病患者輔助溝通領域的重大突破潛力。

加州大學戴維斯分校（UC Davis）的研究團隊宣布一項重大突破：透過植入式腦機介面（Brain-Computer Interface，BCI）結合人工智慧，成功幫助一名因漸凍症（ALS，肌萎縮性脊髓側索硬化症）而完全喪失語言能力的患者，恢復溝通能力並重返職場。

患者Casey Harrell因罹患ALS而無法開口說話。研究人員為其植入腦機介面裝置後，系統能夠即時讀取大腦神經活動訊號，並透過AI演算法將這些訊號轉譯為完整的句子。

根據《The Register》報導，該系統在受控測試環境下的句子合成準確率高達 99%，即便是在日常生活使用情境下，準確率仍維持在約 92%。

這項技術最值得關注的突破之一，是其高度的自主性與穩定性。自 2023年 起，Harrell已能在自家環境中獨立操作此系統，無需研究人員在每次使用時從旁監督。

透過這套系統，Harrell得以：

這項由UC Davis研究團隊主導的研究，展示了AI與腦機介面整合應用在醫療輔助領域的巨大潛力。對於因神經退化性疾病而喪失語言或肢體功能的患者而言，此類技術可望大幅改善其生活品質與社會參與能力。

目前，全球ALS患者人數眾多，大多數患者隨著病情進展將逐漸失去自主溝通能力。Harrell的案例顯示，結合AI的腦機介面技術或許能為這群患者提供一條重返社會的新途徑。

相關研究細節由加州大學戴維斯分校研究團隊發表，詳細技術報告可參閱原始研究論文。

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