声音影响身体疼痛的强度并舒缓神经系统的能力早在古希腊。关于音乐疗法的理论参考可以在早期哲学家的著作中找到，例如毕达哥拉斯，柏拉图和民主。因此，柏拉图学生Chalcedon的异赫氏症使用演奏乐器来缓解他的患者歇斯底里（现在不使用此诊断，因此很难准确地说出旋律有助于何种症状）。
多年来，音乐疗法已从直观的实践演变为具有公认的治疗作用的形式学科。 Castile和Eva Wesselius的Alfonso X为现代声音疗法的基础奠定了：在第一次世界大战和第二次世界大战之后，医生注意到，乐器音乐（包括音乐家并在录音中复制）对士兵的心理健康产生了积极影响，并有助于减轻PTSD的症状。
这些观察结果对声音对人体的影响进行了积极的临床研究。随着科学基础的扩展，使用电子声音，而不是唱歌碗和乐器，而是使用电子声音，可以调整到一定的频率并适应其节奏和图案。
声音如何影响身体
音乐疗法中的主要作用是通过声音与人体相互作用的频率发挥的。这些是影响大脑某些部位的所谓α（8-13 Hz）和theta波（4-8 Hz）。
- 边缘系统- 这包括海马，杏仁核和前额叶皮层。这些领域与情绪，记忆和应对压力的能力的调节有关。
- 这迷走神经是第十对颅神经，可以调节身体的非自愿作用：心率，呼吸和消化。它的刺激取决于频率和强度，触发A“奔跑”当心率和呼吸增加或放松反应时反应，相反，它们会放慢速度。这种神经在维持身体的整体身体平衡方面起着重要作用，研究表明它会影响疼痛感觉的强度。
- 这岛是一种大脑结构，负责从迷走神经中感测内部信号（Interoception）。这些包括心率，呼吸，温度和肌肉张力。岛岛将这些信号转化为主观感觉，例如焦虑，放松或不适感。例如，其多动症与焦虑和抑郁有关，适当的刺激有助于它放松和减少皮质醇的产生，这是负责压力的激素。
在声音疗法期间，患者通常位于从外部噪音中隔离的特殊房间，并在一定时间内倾听耳机中不同频率和持续时间的声音。为了可视化此类音景的工作原理，您可以转到顶空或脑电波应用程序的特殊部分。
声音疗法使用双耳节奏，这是一种听觉现象，在每只耳朵的频率略有不同时会影响大脑的不同部位。当大脑感知到这些音调时，它会发现第三频，即双耳节奏，影响活动不同的裂片。
例如，如果左耳的频率为20 Hz，右耳的声音播放的声音频率为15 Hz，则大脑将彼此同步，调整差异，并以5 Hz的频率感知，这与Theta波相对应。
实际限制
虽然音乐疗法已经被用来减轻慢性疼痛，手术康复，自闭症谱系障碍，抑郁症，PTSD和其他疾病的症状，但它仍然是有限数量的患者使用的治疗方法。问题不仅仅是医疗保健提供者的短缺。
声音疗法的有效性取决于许多因素：个体患者的生理和心理状态，课程的持续时间以及治疗的背景。这就是个性化问题的出现。
当前的方法依赖于每个特定诊断的通用治疗方案，并且不考虑治疗过程中发生的个人特征和过程。例如，心率变异性（HRV），皮肤 - 半谷反应（GSR）和患者的神经模式。
同时，对声音刺激的反应可能会因人的生理和精神状态而异，即使他们是具有相同诊断的人。
此外，现有方法不考虑肠道微生物组的状态。当前的研究表明，该因素显着影响神经可塑性和焦虑水平。这降低了治疗的有效性。
AI如何帮助个性化声音疗法
人工智能分析了患者的心理和身体状态 - HRV，GSR，皮肤温度，脑电图数据，并根据他们的介绍，可以根据患者的要求适应频率，节奏和声音刺激的量。
神经网络通过可穿戴设备（手镯，戒指或吊坠）接收这些数据，这些设备可以监测患者的呼吸，心率，皮肤温度，迷走神经活动，岛状和其他反应。他们与移动应用程序同步，并通过AI传输数据，该数据可以自定义音景。
例如，AI可以监测杏仁核的多动症（负责焦虑），并刺激theta节律抑制它。此外，神经网络可以考虑有关微生物组状态以量身定制疗法的数据。例如，如果微生物群体不平衡，迷走神经可能会降低活性，需要更改声音参数。
依靠诸如功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等技术，将声音疗法与人工智能（AI）的整合为神经塑性康复打开了新的视野。先进的深度学习算法实时分析数据，从而可以根据个人患者特征来量身定制频率，振幅和声音节奏等治疗参数。例如，已经证明，使用γ节律（30-100 Hz）的治疗在阿尔茨海默氏症患者中可以提高20％的认知功能，而Alpha节奏刺激（8-12 Hz）已被证明可以降低抑郁症。
此外，心率变异性（HRV）和迷走神经活动数据的整合可以预测高达92％的精度。这种方法已经在欧洲，美国和加拿大的大学诊所中使用，包括蒙特利尔神经学研究所的项目，AI正在帮助中风后加速运动功能。这些进步强调了声音疗法作为个性化医学工具的潜力，可以改变治疗复杂的神经系统和心理状况的方法，从而创造出更准确有效的治疗模型。
- 蒙特利尔神经研究所和医院的研究人员正在使用神经网络来帮助患者从中风中康复。
- 波士顿大学医学院的医生正在使用AI产生定制的播放列表与阿尔茨海默氏病作斗争。
- 奥斯陆大学正在使用AI来减轻症状并预测自闭症患者疗法的患者反应。
恩德尔（Endel），一个神经网络根据从健身追踪器到用户状态，一天中的时间，噪音水平和其他因素的数据来适应音乐景观，并帮助他们以类似的方式专注，放松或入睡。
此外，一些公司使用声音疗法技术来提高员工的生产率并降低远程工作环境中的压力水平。
道德和风险
尽管将AI与声音疗法相结合增加了其有效性，并允许对个别患者进行定制方法，但它具有值得考虑的风险。
- 数据隐私。从可穿戴设备收集的患者数据的处理必须受到良好保护，并且符合GDPR和HIPAA协议。
- 过度刺激的风险。错误选择的频率可能会超载大脑的某些区域，因此严格遵循治疗方案很重要。
- 人类监督疗法。人工智能应该补充而不是取代专家 - 神经网络可能会犯错误，因此必须参与治疗过程的主管工人必须犯错误。培训治疗师与AI合作将提供平衡和效率。
神经科学和技术的现代进步为整合声疗法和人工智能（AI）提供了独特的机会，从而可以更精确地研究声学刺激对中央和自主神经系统的影响的机制。临床研究表明，使用机器学习算法适应声音频率可以在第一次课程后将皮质醇水平降低30％，并且常规治疗将焦虑发作的频率降低40％。心率变异性（HRV）分析，皮肤 - 糖反应（GSR）和电皮质学（ECOG）的使用允许AI对个体的神经生理模式进行建模，从而提高了声音刺激调整的准确性高达95％。例如，在theta波范围（4-8 Hz）中使用双耳节律可提高神经可塑性，与传统方法相比，这将中风恢复量加速25-30％。
此外，将这些方法应用于神经调节范式中，可以有效治疗边缘系统功能障碍，例如与焦虑和PTSD相关的杏仁核多动症。这些疗法与使用可穿戴设备的使用集成在一起，这些可穿戴设备收集实时患者数据，最大程度地减少过度刺激的风险和改善治疗结果。这些创新不仅代表了再生医学的重大突破，而且还为个性化疗法的标准化提供了基础，这可以显着改善全球数百万患者的生活质量。
人工智能整合正在帮助再生医学变得更加有效，更广泛的患者可以使用。技术正在改变治疗方法，并启用个性化计划，这些计划不仅可以帮助患者变得健康，而且可以照顾他们的长期健康。
