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Señales del cerebro convertidas en palabras

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El neurocirujano Edward Chang realiza una cirugía cerebral en UCSF (Foto Barbara Ries, UCSF)

Miles de personas han perdido la capacidad de hablar debido a derrames cerebrales, accidentes o dolencias. Una tecnología en desarrollo les podría permitir volver a comunicarse mediante palabras, aprovechando los mecanismos cerebrales del habla natural, según la Universidad de California San Francisco (UCSF), en EEUU. Esta nueva tecnología consiguió devolver la capacidad de comunicarse mediante palabras a un paciente afectado por una parálisis severa.

La ‘neuroprótesis del habla’ se probó en un paciente con parálisis dentro de un ensayo de investigación clínica y se basa en más de una década de esfuerzos del neurocirujano Edward Chang, catedrático de Neurocirugía en la UCSF y autor principal del estudio en esta universidad. Chang menciona que es la primera demostración exitosa de decodificación directa de palabras completas a partir de la actividad cerebral de alguien paralizado y sin hablar.

Otros centros de investigación trabajan en el desarrollo de neuroprótesis destinadas a devolver la capacidad de comunicarse a las personas que no pueden hablar, pero estos trabajos se han centrado en la ortografía y el deletreo de las palabras y utilizan las señales cerebrales de los movimientos del brazo o la mano implicados en la escritura, según la UCSF.

Estos enfoques basados en el deletreo de palabras y  en los que se utilizan la mecanografía, la escritura y el control de un cursor, son considerablemente más lentos y complejos.

La investigación de Chang adoptó un enfoque distinto, al centrarse en traducir las señales cerebrales destinadas a controlar los músculos del sistema o tracto vocal, que permiten a una persona articular y utilizar palabras para comunicarse.

Durante los últimos diez años, Chang trabajó con pacientes sometidos a neurocirugía y científicos de distintas especialidades, para registrar la actividad cerebral relacionada con el habla y los patrones de dicha actividad asociados con los movimientos del tracto vocal que producen cada consonante y cada vocal, según la UCSF. Este investigador desarrolló modelos informáticos para decodificar esos patrones y traducirlos al instante en palabras completas que pudieran visualizarse, pero todas las investigaciones las efectuó con personas que tenían un habla normal, por lo que se necesitaba averiguar si dicha tecnología funcionaba en una persona cuyo tracto vocal estuviera paralizado.

Chang y el profesor de neurología Karunesh Ganguly probaron esta tecnología dentro del estudio BRAVO, en un hombre de unos 30 años que sufrió un derrame cerebral que dañó la conexión entre su cerebro y su tracto vocal, así como las extremidades. El paciente y el equipo de Chang trabajaron juntos para crear un vocabulario de 50 palabras que el sistema pudiera reconocer a partir de la actividad cerebral del paciente utilizando algoritmos informáticos y con las que se pueden crear cientos de oraciones con conceptos aplicables a la vida del paciente.

Se implantó quirúrgicamente sobre la corteza cerebral motora del habla una matriz de electrodos conectada a un sistema que opera con algoritmos informáticos, programas de inteligencia artificial y una función de autocorrección. Después, se registró durante meses la actividad neuronal del paciente, mientras intentaba decir cada una de las 50 palabras del vocabulario, y loas electrodos registraban las señales cerebrales correspondientes en su corteza del habla.

Cuando el paciente intentaba decir las 50 palabras, un sistema de IA denominado redes neuronales, distinguía en la actividad los sutiles patrones de señales que indicaban sus intentos de hablar e identificaba qué palabras estaba tratando de pronunciar.

Para probar su enfoque, el equipo presentó al paciente oraciones cortas construidas a partir del vocabulario y le pidió que intentara decirlas varias veces. Mientras hacía esos intentos, el sistema decodificó las palabras a partir de su actividad cerebral, una por una, mostrándola en una pantalla.

Este sistema puede decodificar palabras a partir de la actividad cerebral a una velocidad de hasta 18 palabras por minuto, con una precisión de hasta el 93%, con una media del 75% de precisión, según los investigadores.

Sus siguientes pasos serán ampliar el ensayo para incluir a más participantes afectados por parálisis severa y déficits de comunicación, así como perfeccionar el sistema aumentando la cantidad de palabras del vocabulario y mejorar la velocidad a la que los intentos de habla son traducidos a texto en la pantalla.

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