Redacción Farmacosalud.com
Un grupo de investigadores de la Universidad de California de San Francisco (UCSF, en Estados Unidos) han desarrollado una neuroprótesis del habla que ha permitido a un hombre con parálisis severa e incapaz de hablar, comunicarse mediante frases que pueden leerse. El novedoso dispositivo traduce las señales de su cerebro al tracto vocal directamente en forma de palabras que aparecen como texto en una pantalla, es decir, el paciente piensa lo que quiere decir y las palabras aparecen en una pantalla para su lectura. La revolucionaria neuroprótesis ha merecido la atención de la prestigiosa revista científica ‘Nature Communications’.
Esta sería la primera demostración exitosa de la decodificación directa de palabras completas de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y que no puede hablar, según se lee en un comunicado de la UCSF.
Un vocabulario de 50 palabras
Los investigadores mapearon los patrones de actividad cortical asociados con los movimientos del tracto vocal que producen cada consonante y vocal. Para traducir esos hallazgos al reconocimiento de voz de palabras completas, desarrollaron nuevos métodos para la decodificación en tiempo real de esos patrones y modelos estadísticos de lenguaje con el fin de mejorar la precisión.
El paciente que recibiría la neuroprótesis trabajó con el equipo científico para crear un vocabulario de 50 palabras que se pudieran reconocer a partir de la actividad cerebral utilizando algoritmos informáticos avanzados. El vocabulario, que incluye palabras como ‘agua’, ‘familia’ y ‘bien’, fue suficiente para crear cientos de oraciones que expresan conceptos aplicables a la vida diaria del paciente. Esta persona recibió el implante de una matriz de electrodos de alta densidad sobre la corteza motora del habla y, en cada sesión, intentaba decir cada una de las 50 palabras del vocabulario muchas veces mientras los electrodos registraban las señales cerebrales asociadas al habla.
Así las cosas, el nuevo dispositivo ha podido decodificar las ondas cerebrales que controlan el tracto vocal. Para traducir los patrones de actividad neuronal registrada en palabras específicas ya previstas, los científicos utilizaron modelos de redes neuronales personalizados, que son formas de Inteligencia Artificial (IA). Cuando el paciente intentaba hablar, estas redes distinguían patrones sutiles en la actividad cerebral para detectar intentos de comunicarse e identificar qué palabras estaba tratando pronunciar.
