Investigadores de la Universidad de California en San Francisco has desarrollado una «neuroprótesis» que, una vez entrenada en los patrones cerebrales de un paciente individual, eventualmente puede traducir sus pensamientos en habla.
A medida que la tecnología de interfaz cerebro-computadora avanza rápidamente, estamos más cerca de restaurar el habla, el movimiento y otras actividades diarias en personas paralizadas por derrames cerebrales, enfermedades o lesiones físicas, confiando únicamente en sus propias señales cerebrales.
Quizás lo más cercano hasta ahora a restaurar los patrones naturales de comunicación es un equipo de investigadores de la Universidad de California en San Francisco que ha desarrollado una «neuroprótesis» que, una vez entrenada en los patrones cerebrales de un paciente individual, eventualmente puede traducir sus pensamientos en habla.
Un estudio de su sistema, financiado por Facebook y los Institutos Nacionales de Salud y publicado en el New England Journal of Medicine, descubrió que era capaz de decodificar oraciones completas a la vez con una tasa promedio de aproximadamente 15 palabras por minuto y un promedio del 75%. precisión, con una tasa de error de palabras de poco más del 25%.
Para llegar a ese nivel, los investigadores pasaron más de un año y medio entrenando el sistema para reconocer las señales cerebrales de un solo paciente paralizado, un hombre que perdió su capacidad para comunicarse y gran parte de su movimiento después de un derrame cerebral en su cuerpo. tronco cerebral hace más de 15 años.
Después de que se implantara una matriz de electrodos de alta densidad sobre la corteza motora del habla, se le pidió al paciente que intentara repetidamente decir 50 palabras en una lista de términos básicos como agua, familia y bien. Esos intentos se llevaron a cabo a lo largo de 48 sesiones, totalizando 22 horas de formación.
A partir de ahí, los algoritmos de aprendizaje profundo analizaron las grabaciones de las sesiones de entrenamiento para detectar patrones en las señales cerebrales del paciente mientras intentaba decir cada palabra.
La red neuronal resultante se combinó con un modelo de lenguaje natural capaz de predecir las próximas palabras probables en una oración, lo que permite que el sistema produzca oraciones completas con mayor rapidez y precisión a la vez y «autocorregir» cualquier error obvio en el camino.
Ese es un gran avance con respecto a la mayoría de los otros sistemas que permiten que los pacientes no verbales se comuniquen, que generalmente operan letra por letra.
La diferencia fundamental entre los dos métodos se debe a la capacidad de la neuroprótesis para captar las señales cerebrales enviadas al tracto vocal, en lugar de las enviadas al brazo o la mano para escribir una palabra o controlar un cursor.
«Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración exitosa de decodificación directa de palabras completas de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y no puede hablar», dijo Edward Chang, neurocirujano de UCSF y autor principal del estudio. «Ir directo a las palabras, como lo estamos haciendo aquí, tiene grandes ventajas porque está más cerca de cómo hablamos normalmente».
En el futuro, reforzados por el éxito de su primer intento, los investigadores dijeron que ampliarán el estudio para incluir a otros participantes gravemente paralizados. También esperan expandir la lista de vocabulario y aumentar la tasa de palabras por minuto del sistema.
Ha comenzado la carrera para desarrollar un sistema que restaure la comunicación con quienes no pueden hablar. Apenas el mes pasado, por ejemplo, un dispositivo diseñado para traducir los pensamientos de pacientes no verbales con ELA al habla recibió una marca CE, lo que lo autorizó para su uso en Europa.
El NeuroKey, desarrollado por el Wyss Center for Bio and Neuroengineering, una organización sin fines de lucro suiza, utiliza electrodos implantados en el cerebro para capturar señales neurológicas y enviarlas a una computadora. Allí, un algoritmo analiza qué letra, o qué opción en una indicación básica de sí/no, el paciente tenía la intención de elegir, lo que le permite unir palabras y oraciones de manera lenta pero segura.
La plataforma está diseñada para adaptarse fácilmente a cualquier paciente con ELA no verbal, con familiares y cuidadores capaces de calibrarla ellos mismos para uso doméstico. Los desarrolladores de NeuroKey también están trabajando actualmente en la integración del sistema con el dispositivo portátil ABILITY del Wyss Center para eventualmente permitir el movimiento físico utilizando solo las señales cerebrales de los usuarios paralizados.
