美国国立卫生研究院（NIH）于 9 月 14 日宣布，加州大学旧金山分校团队研发出一种新型脑机接口，可同时解读瘫痪患者的预期语言和上肢动作。相关成果发表于《自然·神经科学》。这是首次在同一系统中实现语音与肢体动作两种交流模式的同步输出。

在神经外科医生 Edward Chang 带领下，研究团队将薄型电极阵列植入 3 名患者的大脑感觉运动皮层。这些患者因肌萎缩侧索硬化症（ALS）和脑干中风等原因，出现不同程度的声道及肢体瘫痪。系统将其中 2 名参与者的脑活动转化为控制全身虚拟化身的指令，虚拟化身可同步呈现说话和肢体动作，覆盖面部与上肢等表达方式，用于验证多模态同步解码的可行性。

此前的脑机接口只能单独解码语音或肢体运动，两者结合时性能会下降。研究团队发现，同步表达的脑信号与单独语音或手势的信号并不相同，用同步任务数据训练的解码器更能解读混合表达信号。这意味着多模态解码需要专门的数据与模型训练策略，而非简单叠加两类单一任务的模型。

当前设备仍通过有线方式运行，植入式传感器需连接外部处理单元，尚未实现全植入无线。研究团队表示将很快测试全植入式无线版本，以探索长期使用条件下的应用方式。无线全植入版本的测试进度，将决定该技术从验证走向日常化临床场景的速度。