瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员公布了一项令人印象深刻新发现：他们通过增强现实和机器学习减少截肢患者超过50%的幻肢痛。
Max Ortiz Catalan博士率先在《柳叶刀》期刊上公布了这一发现，他在接受采访时表示这种“非侵入性，低风险”的疗法具有巨大潜力。
Catalan通过机器学习建立了一个脑机接口，收集和解释幻肢的神经信号，并将其转换为运动命令。他说：“我们建议治疗幻肢痛的方法在以前治疗失败的患者中都显示出积极的结果。”
当人们想移动肢体时，大脑会把信号发送至必要的肌肉。即使肢体已经截除，信号仍会发送。研究人员在患者的残肢上放置表面电极，然后记录肌肉活动。在将患者的预期运动与这些肌肉激活信号连接之后，系统可以学习与预期运动相对应的特定信号。换句话说，计算机会拾取激活模式，然后将其转换成手势，例如张开或闭合自己的手掌。
Catalan设计了一套系统，可以把AI的输入转化为虚拟肢体的实时AR视觉反馈。患者在大脑中幻想自己作出一定的手势，然后表面电极和AI系统会解释这些信号，并将相应的手势发送到AR接口。这时屏幕就会在虚拟肢体中再现该手势。这套系统非常复杂，实际上，患者还可以利用这个原理来玩游戏。
这跟传统的方法类似，如镜像疗法。基本原理是，通过欺骗大脑，让其以为发送的信号确实触发了肢体移动，从而减少疼痛感。
这些治疗方法希望恢复控制原有肢体的大脑区域。通过让其重新回暖，让难以解释的疼痛感消失。但对于一些患者而来，镜像疗法不能缓解不适。有些患者则尝试药物治疗，但效果并不明显。
Catalan选择了14名截至患者（手臂截肢者）。所有患者都进行了12次AR治疗。在结束时，疼痛的强度和频率降低了约50％。在需要止痛药的患者中，有一半可以减少对药物的依赖。
他希望可以进一步证明这项研究的结果，并将腿截肢者纳入治疗系统。此外，Catalan已经免费向公众发布了相关代码。
