由美國加州大學聖塔芭芭拉分校（UC Santa Barbara）等三所機構組成的研究團隊，近期在國際學術期刊《神經元（Neuron）》發表了一項實驗性研究。該團隊透過深度學習系統，成功改善了視覺義肢刺激大腦的精確度，並能預測受試者所接收到的視覺感受，為克服失明患者視覺恢復的技術瓶頸提供新解方。
視覺皮質與大腦植入物的技術挑戰
視覺皮質義肢技術主要針對視覺神經路徑受損，但視覺皮質仍可對外界刺激產生反應的患者，例如因中風、神經退化性疾病或創傷性腦損傷而失明的族群。2024 年，由該校拜勒研究室（Bionic Vision Lab）研究人員組成的團隊前往西班牙艾爾切 IMED 醫院（Hospital IMED Elche），與一名 27 歲因創傷性腦損傷失明的男性患者合作，在其視覺皮質植入包含 96 個電極的陣列裝置，進行為期六年的實驗評估。
人工智慧與大腦回饋的實質成效
當研究人員透過電流活化電極時，受試者會產生被稱為光幻視（phosphenes）的視覺感受，通常表現為光點、閃光或形狀。不過，傳統技術難以讓這些視覺感受保持一致且可預測。研究團隊為此訓練了一套深度神經網路，用以預測視覺皮質對不同電氣刺激設定的反應。測試結果顯示，結合人工智慧的方法能更準確地產生預期的神經活動模式，且消耗較少電流。加州大學聖塔芭芭拉分校電腦科學與心理學暨大腦科學系副教授麥可・拜勒（Michael Beyeler）指出，大腦運作並非如工程師預期般如同像素般的簡單線性關係，電極會相互影響，神經反應也會隨之波動。
技術後續觀察與應用前景
這項研究證實，未來視覺義肢系統可能需要超越單純發送信號的階段，進一步監測大腦反應並利用回饋機制持續調整刺激參數。由於該實驗裝置具備同時刺激視覺皮質與記錄神經活動的雙重功能，研究人員得以根據大腦的實際反應來訓練 AI 模型，而非僅依賴電極活化設定。隨著這項技術持續發展，未來有望針對每位患者的大腦特性進行個人化調整，為失去視力的族群帶來更穩定的視覺重現可能。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由DPA Magazine發布。
常見問題 FAQ
什麼是視覺皮質義肢？
視覺皮質義肢是一種實驗性醫療裝置，透過植入大腦後方的視覺皮質來發送電氣刺激，繞過受損的眼睛，試圖為失明患者恢復部分的視覺體驗。
為什麼人工智慧能幫助仿生眼？
人工智慧透過深度神經網路分析大腦對不同電氣刺激的實際反應，能夠更精準地預測並產生穩定的光幻視，克服過去刺激效果難以預測的難題。
哪些人適合這種實驗性治療？
可能的候選對象包括因中風、神經退化性疾病或創傷性腦損傷導致視覺路徑受損，但其視覺皮質仍能對刺激產生反應的失明患者。
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