香港启动400人卒中康复试验：用可解释AI（人工智能）预测上肢功能恢复并选择康复方案
香港中文大学在ClinicalTrials.gov（美国临床试验登记库）登记一项随机对照试验，计划招募400名亚急性卒中患者，用临床、脑影像、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）、经颅磁刺激（TMS）和多组学数据训练可解释AI（人工智能）系统PRAISE-HK，预测上肢康复潜力并辅助选择康复方案。
研究已开始招募，主要完成时间预计为2027年12月； 其价值在于检验多模态数据能否提升康复预测精度，而非验证心理或认知疗效。
登记信息显示，该试验登记号为NCT06828679，由中国香港中文大学发起，状态为招募中（RECRUITING），实际开始日期为2025年7月1日，主要完成日期预计为2027年12月31日，全部完成日期预计为2028年6月30日。
设计为随机、平行分组、双盲（对研究者和结果评估者设盲）的干预性研究，预计入组400人（N=400），分为四组：仅常规康复、常规康复加针灸、常规康复加机器人训练、常规康复加神经肌肉电刺激（NMES）。 受试者在干预前（A0）、干预后（A1）和干预开始后6个月（A2）接受评估；
A0采集临床、神经生理（EEG（脑电图）、EMG、TMS）、磁共振成像（MRI）和血液多组学数据，A1和A2评估临床评分和EMG。 研究称将构建两阶段AI（人工智能）融合模型：第一阶段按模态分别提取特征，第二阶段融合预测A1、A2功能评分，并增加第三阶段决策树框架以增强可解释性。 主要结局包括表面EMG、运动捕捉和EEG-EMG皮层肌肉相干性（CMC）；
次要结局包括Fugl-Meyer上肢评估、改良Tardieu量表、美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）、Brunnstrom分期、Wolf运动功能测试和Barthel指数。 登记摘要称香港卒中患者失去独立生活能力及其照护的社会经济负担超过每年150亿港元，并称老年人口增长、卒中发病年龄下降和物理/职业治疗师短缺构成挑战。
这是AI（人工智能）在康复医学中的应用登记，与AI心理治疗或情绪陪伴无直接关系，但可观察多模态生理数据加可解释决策支持在临床落地的路径。 需要区分：登记的是研究方案和预期目标，不是疗效结果； 随机设计能比较不同康复组合，但AI预测模型本身能否改善结局，要等A1、A2数据。 样本量400对高维多模态数据仍偏小，登记文本也自认需防范过拟合。
可解释性被放在第三阶段单独构建，说明“预测准”和“医生能理解并采纳”是两件事。 卒中后常伴情绪问题，该方案中的心理支持仅作为常规护理的一部分被提及，未评估AI心理干预。
后续观察信号
- 检索该团队过往肌肉协同与卒中康复预测的预实验发表
- 关注PRAISE-HK是否在社区部署及部署范围
- 核对香港卒中照护经济负担数据的原始出处