综述：新生儿脑损伤的神经多模态监测：当前应用、挑战与未来发展方向

《Brain Research Bulletin》：Neuro-Multimodal Monitoring in Neonatal Brain Injury: Current Applications, Challenges, and Future Directions

新生儿脑损伤多模态监测整合与AI应用研究。当前研究显示，结合脑电图（EEG）、经颅多普勒（TCD）、近红外光谱（NIRS）及神经影像学（MRI）等多模态监测技术，可显著提升脑损伤识别和预后预测的准确性。AI算法在整合多源数据、识别生物标志物及优化风险分层方面展现潜力，但存在标准化不足、设备校准缺失及算法可解释性差等临床转化障碍。未来需建立统一监测框架和开放数据库，开发透明可靠的AI模型，并加强多中心数据共享与验证，以推动多模态监测技术在NICU的广泛应用。

　　在新生儿重症监护领域，脑损伤的早期识别和预后评估一直是一个重要的研究方向。随着神经多模态监测（Neuromultimodal Monitoring, MMM）技术的不断进步，这些技术在提升新生儿脑损伤检测和预测神经发育结果方面发挥了重要作用。然而，尽管MMM方法在临床前的诊断和治疗决策中展现出巨大潜力，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。这些挑战不仅包括监测参数的标准化不足、设备校准协议缺失、多中心数据共享受限，还涉及人工智能（AI）算法的“黑箱”特性以及临床解释能力的欠缺。因此，如何克服这些障碍，推动MMM技术的临床转化，是当前研究的重点。

脑损伤在新生儿中是一个常见的临床问题，它不仅可能导致死亡，还可能引发长期的严重神经发育障碍。这些损伤通常由产前或产时的缺氧-缺血事件、早产、感染等多因素引起。由于新生儿大脑的发育尚未完全成熟，其损伤往往表现出微妙且非特异性的特征，这使得早期诊断变得更加复杂。此外，即使在采取了有效的治疗措施之后，如低温治疗（TH），仍然存在脑微结构和连接性异常，可能与长期认知功能障碍相关。因此，对于新生儿脑损伤的监测，不仅需要关注其即时的生理状态，还需要评估其对未来发展的影响。

为了更全面地评估脑损伤，MMM技术整合了多种监测手段，如脑电图（EEG）、经颅多普勒（TCD）、磁共振成像（MRI）和近红外光谱（NIRS）等。这些技术能够提供关于脑血流、脑灌注、脑氧合和代谢状态的实时信息，从而帮助医生更准确地判断病情的严重程度和治疗效果。例如，连续脑电图（cEEG）可以提供直接、精确的脑功能数据，帮助识别癫痫发作和评估脑损伤的范围。而aEEG则因其成本低、操作简便，被广泛应用于新生儿的初步筛查中。同时，TCD和NIRS等非侵入性技术，因其对脑血流和氧合的动态监测能力，也逐渐成为新生儿神经监测的重要工具。

此外，MRI在评估脑损伤方面具有不可替代的作用。它能够提供关于脑结构和功能的详细信息，有助于识别早期的脑损伤特征，如脑室周围白质损伤（PVL）和脑出血等。近年来，随着高场强MRI和功能MRI（fMRI）等新技术的发展，研究人员能够更精确地评估脑发育轨迹和功能网络的变化，从而预测长期的神经发育风险。然而，MRI设备在某些情况下并不总是可及，尤其是在需要早期干预的临床环境中，床旁的监测技术如TCD和NIRS仍然是不可或缺的工具。

AI技术的引入为MMM的应用提供了新的可能。通过机器学习和深度学习方法，AI能够处理来自不同监测手段的高维数据，提高对脑损伤的识别和预测能力。例如，基于EEG参数的自动化诊断和癫痫识别技术已经取得显著进展，AI模型可以辅助医生更早地发现高风险婴儿，并指导及时干预。然而，AI模型的临床应用仍然面临诸多挑战，包括模型的“黑箱”特性、缺乏可解释性、伦理问题以及缺乏标准化的开发和评估框架。这些问题限制了AI在临床中的广泛应用，也对多模态监测系统的整合提出了更高的要求。

为了推动MMM技术的临床转化，需要建立统一的标准化框架和开放的数据共享平台。这不仅有助于提高不同监测技术之间的数据兼容性，还能够促进多中心研究，从而提高模型的可靠性和可推广性。此外，加强AI算法的可解释性，使其能够为临床医生提供清晰的决策依据，也是提升其临床实用性的关键。未来的研究应致力于开发既具有技术优势，又具备临床意义的新型框架，通过结合领域知识、特征可视化技术和生理模型，实现技术性能与临床价值的统一。

尽管MMM和AI技术在新生儿神经监测中展现出巨大潜力，但其应用仍面临一些技术性挑战。例如，不同监测技术之间的数据维度、采样频率和噪声水平存在显著差异，如何有效整合这些数据，避免因数据偏差导致的误判，是一个亟待解决的问题。此外，缺乏标准化的监测流程和设备校准协议，也影响了监测结果的准确性和一致性。因此，需要制定统一的监测标准和操作指南，以确保不同设备和监测方法之间能够实现有效的协同。

在临床实践中，MMM技术的合理应用需要结合具体的临床需求。例如，在缺氧缺血性脑病（HIE）患儿中，可以将aEEG与NIRS相结合，以实现对脑电活动和脑氧合状态的持续监测；对于高风险早产儿，可以将TCD与NIRS结合，以早期识别脑室出血（IVH）和白质损伤。同时，针对不同胎龄和损伤类型，应选择相应的监测手段，并制定个性化的监测方案。这不仅能够提高监测的准确性和实用性，还能为临床医生提供更全面的病情评估。

此外，建立开放访问数据库对于推动MMM技术的发展至关重要。这些数据库可以为研究者提供大量的临床数据，有助于开发更精确的AI模型，并促进不同机构之间的合作与交流。然而，目前多中心数据共享仍然受到数据格式不一致和接口标准不兼容的限制，导致数据孤岛现象的出现。因此，需要推动标准化的数据格式和接口协议，以实现数据的高效整合和利用。

综上所述，MMM技术的临床应用需要多方面的努力。首先，需要建立统一的标准化框架和开放的数据共享平台，以提高监测技术的兼容性和可靠性。其次，加强AI算法的可解释性，使其能够为临床医生提供清晰的决策依据，是提升其临床价值的关键。此外，还需要优化监测技术的整合方式，提高其在不同临床场景下的适用性。通过这些努力，MMM技术有望在新生儿神经监测中发挥更大的作用，为改善新生儿的神经预后提供有力支持。