蛛网膜下腔出血（SAH）是一种致死、致残率较高的脑血管疾病，其病理机制复杂且临床研究面临动物模型稳定性不足、存活率低等挑战。本共识系统总结了传统SAH 动物模型的局限性，并提出优化建模技术，显著提高模型稳定性并降低实验动物死亡率。同时结合多通道柔性传感器与3D生物打印支架构建颅内多模态监测系统，实现了颅内压、脑氧分压及脑电活动的实时动态监测，并促进颅骨缺损再生修复。新体系的应用为SAH 病理机制解析、新疗法评估及脑机接口研发提供了高可靠性平台。有望推动脑机接口研究成果向临床转化。

蛛网膜下腔出血（SAH）是一种致死、致残率较高的脑血管疾病，其病理机制复杂且临床研究面临动物模型稳定性不足、存活率低等挑战。本共识系统总结了传统SAH 动物模型的局限性，并提出优化建模技术，显著提高模型稳定性并降低实验动物死亡率。同时结合多通道柔性传感器与3D生物打印支架构建颅内多模态监测系统，实现了颅内压、脑氧分压及脑电活动的实时动态监测，并促进颅骨缺损再生修复。新体系的应用为SAH 病理机制解析、新疗法评估及脑机接口研发提供了高可靠性平台。有望推动脑机接口研究成果向临床转化。