植入式神經介面（NIs）是一種革命性的工具，屬於神經假體領域，能與神經系統直接互動，顯示出治療多種神經障礙的顯著潛力，如帕金森症、聽力損失和脊髓損傷。這些裝置在推動對大腦理解方面發揮了關鍵作用，特別是腦機介面（BCIs），展示了解碼神經信號、促進感官增強和輔助運動控制的能力。然而，NIs的發展面臨生物相容性問題，傳統NIs使用的無機材料可能引發免疫反應，導致設備排斥和神經元死亡。此外，電極的位移和纖維組織包裹會增加阻抗，降低信號質量。NIs還需克服電極與目標神經元的不精確定位問題。目前，我們正在研究生物混成神經介面以解決這些挑戰，並結合蓬勃發展的人工智能技術，進行神經訊號大數據的解碼，同時從硬體與軟體層面提升介面的效能與穩定性。生物混成神經介面利用活細胞與電子元件結合，創造出更具生物相容性和靈活性的系統，減少免疫反應和纖維化的風險。人工智能技術，特別是機器學習和深度學習，能夠精確解碼神經信號，提供即時反饋和調整，實現精確控制和優化治療方案，實現精準醫學的目標。總之，儘管NIs具備巨大的潛力，但其有效和安全的實施需要對其能力和挑戰有深入了解，後續部分將進一步探討這些基本考慮。隨著技術的不斷進步和臨床研究的推進，NIs與人工智能的結合有望在神經疾病治療中發揮更大作用，顯著提升病患的生活質量。