业主单位介绍
无锡市中医医院梁溪分部·无锡市康复医院（梁溪区中医医院）康复医学科，是集医疗、预防、科研、保健等于一体的综合性临床专科，为社会各界人士提供正规的、高水平的康复服务。
康复医学科下设神经康复科、骨与关节康复科、慢性病康复科、心肺康复科、儿童康复科、视力康复科、听力康复科等康复亚专科；其中神经康复科、心肺康复科、儿童康复科为我市二级医院特色专科。科室拥有国际先进、国内领先的康复评估与治疗设备如：认知康复训练与评估软件、运动心肺功能测试系统、三维运动捕捉步态分析系统、脑电图、肌电图、吞咽喉镜等功能评估系统；高压氧舱、经颅磁治疗仪、等速肌力测试与训练系统，智能OT训练系统、数字化作业训练平台、上肢康复训练系统、轨道式病人转移系统、脑干诱发电位仪、虚拟现实康复训练系统、全身康复训练器、智能反馈训练系统、全自动机器人步态训练与评定系统、平衡评估及训练系统、综合功能康复评估及训练系统、智能运动训练系统；结合针灸、推拿、中药熏蒸、中医定向透药、穴位贴敷等中医设备和技术。形成了以功能评估——中西医结合康复治疗——效果评价为基础的康复流程;探索出了一套急性期救治与恢复期康复相结合、中西医结合、医工结合的康复模式。
场景机会1：青少年脊柱侧弯领域的“居家康复精准化”
能力要求：
1. 具备康复医学与脊柱生物力学知识，能够精准评估脊柱侧弯类型（如特发性、功能性）、Cobb角度及康复潜力。
2. 具备运动控制与肌肉功能评估能力，能结合表面肌电（sEMG）等数据判断肌肉激活不平衡与代偿模式。
3. 具备远程康复指导与患者教育能力，能通过线上平台引导青少年及其家长正确理解康复目标与训练要点，提升依从性。
技术要求：
1. 便携式多通道sEMG采集技术，支持穿戴式设备在居家环境下稳定采集核心肌群（如竖脊肌、腹横肌）激活信号。
2. 基于AI的肌电模式识别与动作标准度评估算法，可实时判断训练动作是否达标，并给出纠错提示。
3. 低功耗蓝牙/5G通信技术，实现数据实时上传至医生端平台，支持异常数据预警与远程干预。
4. 可视化交互与 gamified 训练界面，支持动作示范视频、训练得分、虚拟奖励等功能，提升青少年训练积极性。
场景机会2：孤独症儿童领域的“理解与陪伴的智能空间”
能力要求：
1. 具备孤独症儿童发展心理学知识，理解其感知觉异常、情绪调节困难及社交互动障碍的核心特征。
2. 具备ABA（应用行为分析）与DIR（发展个体差异关系）干预理念，能将康复目标拆解为可量化的行为指标。
3. 具备儿童交互产品设计思维，能将干预目标转化为儿童可理解的交互语言（图像、声音、触觉反馈等）。
技术要求：
1. 多模态情绪识别技术（语音+面部表情+姿态+生理信号），用于实时捕捉孤独症儿童的情绪波动与应激反应。
2. 情境感知与智能反馈技术，能根据儿童当前状态动态调整交互策略（如降低刺激强度、切换任务难度）。
3. 边缘计算与隐私保护机制，确保儿童数据在本地处理，避免敏感信息泄露，符合儿童数据保护法规。
4. 家长-康复师协同平台，支持训练数据自动汇总生成可视化周报、月报，辅助康复师动态调整干预计划。
场景机会3：运动功能障碍领域的“从被动治疗到主动引导的跨越”
能力要求：
1. 具备神经可塑性与运动再学习理论背景，能理解中枢损伤后运动模式重建的机制与训练原则。
2. 具备生物信号处理与运动数据分析能力，能解读步态、关节角度、肌力变化等多维度指标。
3. 具备人机协同训练设计能力，能根据患者主动参与度动态调整辅助强度，避免“过度代偿”或“习得性废用”。
技术要求：
1. 轻量化可穿戴肌肉外甲（exosuit）技术，集成柔性驱动器与弹性储能结构，实现自然步态下的精准助力。
2. 实时运动意图识别技术，基于多传感器计算融合算法，在患者产生主动运动意图后50ms内给予协同助力。
3. 自适应控制算法，可根据患者疲劳度、肌力变化或步态异常自动调整助力大小，实现“按需辅助”。
4. 跌倒风险监测与紧急保护机制，集成陀螺仪、压力鞋垫等传感器，在检测到失衡趋势时立即启动保护模式。
场景机会4：截瘫患者领域的“重燃站立与行走的希望”
能力要求：
1. 具备脊髓损伤神经学分级（AIS）与步行潜能评估能力，能判断患者是否具备“运动不完全损伤”或“步行试验阳性”。
2. 能力：具备机器人辅助步态训练（RAGT）方案设计能力，能制定“减重-助力-自主”三阶段训练计划。
3. 能力：具备心理干预与动机激发技巧，能帮助患者克服“恐站”“恐走”心理，建立积极康复预期。
技术要求：
1. 多关节协调驱动机器人技术（髋-膝-踝三关节耦合），实现生理步态轨迹再现，避免异常步态模式固化。
2. 天轨-机器人协同安全系统，集成防跌倒吊轨、紧急停止按钮与动态减重模块，确保训练“零跌倒”。
3. 神经闭环刺激技术（如功能性电刺激FES+机器人步态相位同步），在迈步相精准刺激腓总神经，促进中枢-外周耦合。
4. 康复成效评估与预测模型，基于大数据训练机器学习模型，可预测患者4周后步行功能评分（如WISCI-II）变化趋势，辅助调整训练强度。
以上四大场景均以“临床刚需”为锚点，以“智能技术”为杠杆，以“数据闭环”为驱动，形成“医院-家庭-社区”全周期数字康复生态。下一步，无锡市康复医院将：
建立“临床需求-技术原型-真实世界验证”的快速迭代平台；
设立“康复科技共创基金”，支持企业/高校/医院三方团队联合攻关；
推动建立“数字康复设备”团体标准，保障安全性、有效性、互操作性。
期待与更多伙伴携手，让科技真正“长”在患者的身体里，让每一次训练都更精准、更高效、更有尊严。