Neuroprótesis posibilita la comunicación en tiempo real para una sobreviviente de ictus después de 18 años.
Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, y UCSF han desarrollado un sistema de interfaz cerebro-computadora que restablece el habla natural a personas con parálisis severa. El avance, publicado en Nature Neuroscience, representa una gran innovación en la comunicación en tiempo real para quienes han perdido la capacidad de hablar.
Superando la Latencia en la Neuroprótesis
El equipo de investigación superó el problema de la latencia, el retraso entre la intención de hablar y la producción del sonido, utilizando avances en inteligencia artificial. Su sistema de transmisión decodifica las señales neuronales en habla audible en tiempo casi real, proporcionando una síntesis de habla más natural y fluida.
Prueba Clínica: Restaurando la Voz de Ann
El sistema fue probado en Ann, una mujer de 47 años que no ha podido hablar desde un ictus hace 18 años. Los electrodos implantados en su cerebro registraron la actividad neuronal mientras intentaba hablar silenciosamente. Esas señales fueron decodificadas en habla audible utilizando un modelo de IA entrenado con su voz previa a la lesión.
Síntesis de Habla en Tiempo Real
Uno de los principales logros fue lograr una síntesis de habla en tiempo casi real. Los anteriores sistemas de interfaz cerebro-computadora tenían retrasos significativos, pero este nuevo método redujo dramáticamente la latencia. La capacidad continua de decodificación del sistema permitió a Ann ‘hablar’ sin interrupciones.
Adaptabilidad del Sistema
El sistema mantuvo una alta precisión al decodificar el habla y demostró la capacidad de generalizar más allá de su conjunto de datos de entrenamiento. Utilizando palabras raras del alfabeto fonético de la OTAN como 'Alpha' y 'Bravo', los investigadores confirmaron que su modelo podía aprender los bloques de construcción del sonido.
Ampliación de las Capacidades del BCI
Los investigadores evaluaron cómo su sistema podría trabajar con diferentes tecnologías de detección cerebral, incluidos los microelectrodos que penetran en el tejido cerebral y los sensores no invasivos que detectan la actividad muscular en la cara. Esta versatilidad sugiere aplicaciones más amplias para diversas plataformas de interfaz cerebro-computadora.
La tecnología de interfaz cerebro-computadora desarrollada por investigadores de UC Berkeley y UCSF marca un avance significativo en la restauración del habla natural para personas con parálisis severa. En ZonaDock, creemos que esta innovación es un paso crucial hacia la integración de tecnologías avanzadas en la vida diaria para mejorar la calidad de vida de los pacientes.