國際著名學術期刊《自然》最新發表一篇神經科學研究論文，研究人員演示了一種幫助癱瘓人士交流的腦機接口(brain-computer interface，BCI)新方法，該方法利用計算機從腦信號解碼意圖手寫的動作，有望實現比之前快很多的交流速度。
腦機接口能讓失去行動或說話能力的人恢復與外界的交流，該領域一個主要研究方向是恢復大運動功能，比如拿握或抓取。不過，高度精細的動作比如手寫或盲打，或能加快交流速度，而此前的交流只能通過2D計算機光標進行點選式打字來實現，速度一直局限在每分鐘最多40個字符左右。
論文通訊作者、美國斯坦福大學弗朗西斯·威利特(Francis Willett)和同事發現，一位頸部以下癱瘓的研究對象在使用他們研發出新的手寫腦機接口時，寫字速度能達到每分鐘90個字符，準確率為94.1%。他們讓這名研究對象想象自己握著一只筆，在方格紙上“試圖”寫句子，就好像他的手部沒有癱瘓一樣。
在練習過程中，這個腦機接口會使用一種神經網絡，也就是一種機器學習方法，將神經活動中意圖手寫的動作實時轉換成文字，最終實現的打字速度是迄今報道過的其他腦機接口的兩倍多，相當于研究對象同年齡層人群用手機的一般打字速度(每分鐘115個字符)。
論文作者論為，這一概念驗證研究結果提出一種腦機接口的新方法，表明手寫腦機接口能準確解碼癱瘓多年患者的快速、精細動作。然而，在投入大規模臨床應用前，仍需進一步驗證該技術的使用壽命、安全性和效果。此外，他們還建議將這種方法拓展應用到所有無法直接觀察的序列行為上，比如解碼無法說話人士的言語。
在《自然》同期發表的新聞與觀點文章中，美國華盛頓大學兩位專家指出，該腦機接口新技術“需要擁有極佳的效果和使用益處，才能證明在患者腦部植入電極所產生的費用和風險是值得的”。
