El año pasado, el mismo equipo demostró que un implante cerebro-máquina podía traducir 50 palabras muy comunes.
Un equipo de investigación de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) dirigido por el destacado neurocientífico estadounidense Edward Chang cree que ha encontrado una manera de ayudar a las personas con parálisis del habla gracias a una interfaz cerebro-máquina (BCI, Brain Computer Interface) .
La pérdida de la capacidad de comunicarse a través del habla se conoce como “anartria” (del griego an, “privación”; y arthron, “articulación“).
Puede ser causado por una serie de enfermedades neurológicas, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o una lesión cerebral.
La anartria provoca dificultades para comunicarse con los cuidadores, la familia y los amigos, de ahí la importancia de desarrollar nuevos enfoques tecnológicos a este respecto.
En 2021, el mismo equipo demostró cómo las neuroprótesis o un implante cerebral podían traducir 50 palabras comunes cuando los participantes intentaban decirlas en su totalidad.
En su nuevo estudio los investigadores crearon una nueva interfaz cerebro-máquina que es capaz de traducir letras individuales en lugar de palabras o frases completas.
De esta manera, los pacientes pudieron deletrear sus pensamientos letra por letra, esto es, pudieron decodificarlo imitando en silencio las 26 letras del alfabeto fonético.
Luego, una interfaz de ortografía usó modelos de lenguaje para analizar los datos en tiempo real, resolviendo posibles palabras o errores.
El participante involucrado en este experimento fue un hombre de 36 años que actualmente usa una neuroprótesis controlada por pequeños movimientos de su cabeza para permitirle comunicarse.
Su anartria le sobrevino tras un derrame cerebral que sufrió a los 20 años dejando su función cognitiva intacta pero incapaz de hablar de manera inteligible.
Con el nuevo dispositivo, que utiliza electrodos implantados conectados a un computador para formar esta interfaz cerebro-máquina, funcionó para descifrar las señales de su cerebro y mostrar las palabras que estaba tratando de decir en una pantalla.
El equipo simuló que este vocabulario podría extenderse a más de 9.000 palabras, que es básicamente la cantidad promedio de palabras que usan los humanos en un año.
El dispositivo de implante cerebral decodificó alrededor de 29 caracteres por minuto o unas siete palabras por minuto y con una tasa de error de apenas el 6% (6,13% concretamente).
Los autores enfatizan que se necesita más trabajo para tratar de reproducir este enfoque en más participantes, ya que el experimento se hizo con un único paciente.
Sin embargo, los científicos son optimistas acerca de adónde podrían conducir estos resultados y afirman que “las futuras neuroprótesis de comunicación podrían permitir a los usuarios con parálisis severa y anartria controlar la tecnología de asistencia y los dispositivos personales mediante intentos naturalistas de habla silenciosa para generar mensajes previstos”.
Para los pacientes con esta enfermedad, dicha tecnología podría ser la clave para devolverles la voz y otorgarles una nueva fórmula para hablar y comunicarse cómodamente.
Fuente: Nature
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