Una neuroprótesis genera palabras de personas con pérdida del habla

Un grupo de investigadores de la Universidad de California San Francisco (EE.UU.) ha desarrollado un implante cerebral o neuroprótesis que es capaz de convertir la actividad neuronal de personas con parálisis severa privadas del habla en palabras reconocibles, que se muestran como texto en una pantalla.

La gran ventaja de este descubrimiento, que se ha dado a conocer en el New England Journal of Medicine, es que los investigadores han conseguido que haya una acción directa entre la persona y la máquina, evitando que haya entre medias una interfaz, como sucede en algunos dispositivos creados actualmente para mover un brazo mecánico o escribir una palabra en el ordenador sin usar el teclado.

La neuroprótesis puede decodificar palabras de la actividad cerebral a una velocidad de hasta 18 palabras por minuto y con una precisión de hasta el 93%

“Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración exitosa de la decodificación directa de palabras completas de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y no puede hablar. Es una gran promesa para restaurar la comunicación al aprovechar la maquinaria del habla natural del cerebro”, ha explicado Edward Chang, autor principal del estudio.

Detecta 50 palabras con las que hacer más de 1.000 frases

Una persona puede llegar a decir entre 150 y 200 palabras por minuto, una velocidad no podría alcanzar un sistema intermediario que introduzca las palabras, que hasta ahora está limitado a 50 palabras pero que puede llegar a crear más de 1.000 frases de uso diario. Sin embargo, creen que con un mayor desarrollo se podría conseguir que estas personas que han perdido el habla por un accidente, derrame cerebral o enfermedad puedan comunicarse completamente.

Los investigadores registraron la actividad neuronal que se producía cuando se decían palabras específicas, y la neuroprótesis, mediante inteligencia artificial, traduce esos patrones de actividad neuronal e identifica qué palabras se están intentando decir, mostrándolas en forma de texto en una pantalla.

Los investigadores descubrieron que el sistema era capaz de decodificar palabras de la actividad cerebral de las personas a una velocidad de hasta 18 palabras por minuto y con una precisión de hasta el 93%. El modelo de lenguaje aplicado implementó una función de autocorrección, similar a la que utilizan los programas de reconocimiento de voz y mensajes de texto.

Ahora los investigadores quieren ampliar el ensayo con más participantes que estén afectados por parálisis severa y que tengan déficit de comunicación, además están trabajando para ampliar el vocabulario que reconoce esta neuroprótesis, para poder así ampliar las conversaciones de los pacientes y mejorar su calidad de vida.