5月11日晚20点，华南师范大学心理学院秦鹏民教授作为脑客中国科研第54位讲者为大家带来主题为“自我意识与意识障碍”的报告。
报告结束后，秦教授针对观众提到的问题作出了解答：
问1.秦老师，请问有没有考虑过在原有的数据结果上扩大数据库容量到千级，然后使用机器学习算法进行优化预测效果？
答：我们目前为止在国内采集的数据主要来源于几个医院，样本量相对来说还是比较小，我自己估算大概能够到一千例左右。因为各个数据采集中心不一致，所以对于机器学习的方法及效率不是很确定。
我们最近也准备做一下完全基于数据的一些深度学习或者是机器学习的方法来看看能不能找到一个更简便或者是更直观的方法区分病人有没有意识以及能不能够恢复意识。
问2.秦老师您好，是不是有可能存在即便不预测也会醒过来的概率问题？您的预测机制是什么样的？
答：一般来讲，定义病人能否恢复主要看几个阶段。最开始是在ICU的两个星期中能否恢复，然后就是一个月、三个月、六个月、一年。如果是外伤导致而且年龄相对较小的话，一年是我们比较在意的时间节点。如果一年还没有恢复的话，那相对来说恢复几率就非常小了。如果是中风、脑出血或者缺血缺氧、脑病，比如说溺水、一氧化碳中毒这类的病人如果在创伤后六个月还没有恢复，那我们就倾向于这一类病人的恢复也是比较小的。
2016年时，中科院自动化所的蒋田仔教授和他的团队开发了一个工具包，结合了年龄、性别、病因和其他的一些因素，综合考虑病人能否恢复。目前为止，判断病人恢复与否，很难确定是由于治疗作用，还是由于脑损伤的程度不一致，没有很好的共识。
问3.秦老师好，请问怎么有效的给植物状态的病人呈现视觉刺激？
答：这是一个操作上非常具有挑战性的一个任务。我们自己的研究中，大家可以看到，早期基本上没有做过视觉的刺激，为什么？因为视觉刺激非常难，病人是否有睁眼你是没办法确定的，特别是在做磁共振的时候，没办法保证病人的眼睛是张着的。而且有个非常好玩的现象，就是在实验过程中有遇到碰到病人在黑暗的环境里面，他会自动把眼睛闭上，但是在明亮的环境里面，他不见得会把眼睛睁开，所以我们很难监控到他。
最近我们发表的文章中是怎么做到的呢？我们把脑电设备搭载好之后，实时监控病人的状态，当发现他眼睛张开时的脑电信号出现时，我们就给他呈现刺激。另外我们是做了一个万向屏，可以根据病人头的位置朝向来调整显示器的位置，这样让病人尽可能地看到我们的屏幕。
为了刺激的有效性，还专门做了两组控制实验，让正常人模拟植物状态患者，检验他们是不是能够完成实验。这个过程非常难，有的时候运气不好，完成一例病人大概要七到十天左右，等待病人睁眼。
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