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本文提出了一个基于因果推理的精准康复框架，旨在为个体康复提供“最优动态治疗方案”，以改善患者的长期功能恢复效果。该框架建立在多个现有支柱之上，旨在填补当前康复领域在利用大数据和人工智能驱动测量以实现精准康复方面的空白。

 

“精准康复”致力于通过优化个性化治疗来改善患者的功能和独立性，其目标与“精准医疗”的使命相呼应，即为正确的人、在正确的时间、提供正确的治疗。然而，医疗和康复之间存在显著差异，需要一个专门的框架来指导康复领域的研究和实践。随着康复领域大数据的涌现，这些数据本应成为推动精准康复进入大数据时代的强大驱动力，但当前领域缺乏一个连贯的框架来利用这些数据并实现其潜力。

 

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为了解决这个问题，文章提出了一个基于因果推理的框架。该框架旨在识别“最优动态治疗方案”，即一种决策制定策略，它考虑一系列可用的测量值和生物标志物，以确定可能最大化长期功能的干预措施。这是通过设计和拟合因果模型来实现的，这些模型扩展了“计算神经康复”框架，并使用了因果推理的工具。这些模型能够从不同数据孤岛中的异构数据中学习，必须包括详细记录的干预措施，如使用“康复治疗方案规范系统”。然后，这些模型可以作为患者康复轨迹的数字孪生体，用于学习“最优动态治疗方案”。
此外，该框架还强调在国际功能、残疾和健康分类（ICF）的不同层级上定量地连接变化，以确保干预措施可以根据仔细测量的损伤情况精确选择，同时也选择能够最大化对患者和利益相关者有意义的结果的干预措施。

 

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文章还讨论了精准康复的关键组成部分，包括因果模型和用于训练这些模型的数据。因果模型是框架的两大支柱之一，另一个是数据。文章详细阐述了因果模型和推理，并指出，为了实现精准康复，需要采用一个统一的跨学科框架来指导研究和实践。这个框架应该描述个体功能如何随时间变化，并将不同的测量值或它们的组合与潜在的因果机制联系起来。文章还讨论了如何在保护健康信息（PHI）的同时，通过联邦学习和合成数据方法，从多个站点学习这些模型，以减少隐私问题和合作障碍。
然而，精准康复也面临一些障碍。例如，不可能也不高效地进行随机对照试验来探索所有可能的组合干预措施和患者特征，以理解这一复杂过程。因此，文章提出的框架能够利用混合的异构数据集（从纵向观察数据到随机临床试验）进行学习，这是一个优势。

 

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此外，文章还讨论了因果推理（CI）作为分析框架在精准康复中的应用。因果推理可以分析上述组件组成的康复大数据。文章还推荐了对因果推理的入门介绍，如《疑问之书：因果关系的新科学》，并指出学习和因果发现是解开康复过程中复杂相互依赖关系的关键。
为了使这个框架更加具体，文章还介绍了两个在精准康复框架内开发的案例研究。第一个是脊髓损伤后手臂恢复的建模，第二个是脑卒中后步态障碍的建模。这些案例研究展示了如何使用因果模型来优化干预措施，并强调了“康复治疗方案规范系统”在提供足够文档以实现这一目标方面的作用。

 

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总之，本文提出的精准康复因果框架为优化患者康复提供了系统化的方法。通过结合大数据、人工智能和因果推断技术，该框架可以识别最优动态治疗方案，改善康复效果。尽管面临诸多挑战，但这一框架为康复领域提供了一个系统的方法和未来发展方向，有望推动精准康复从理论走向实践，提高康复治疗的效果和质量，最终改善患者的生活质量。