Investigadores del Instituto de Tecnología de California demostraron en la conferencia de la Sociedad de Neurociencia de 2022 en San Diego que podían usar una interfaz cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés) para predecir las palabras que un paciente tetrapléjico estaba pensando.
Los dispositivos BMI son implantes en el cerebro que podrían ayudar a los pacientes que han perdido la capacidad de hablar. Lo que hace esta interfaz es traducir las señales cerebrales a palabras o salidas de audio. Por lo tanto, hace posible la comunicación de las personas que han perdido sus habilidades del habla debido a enfermedades o lesiones.
Los avances en decodificación de voz vocalizada, intentada y imitada han sido muy importantes. Sin embargo, los resultados de decodificación de voz interna son escasos y aún se debe trabajar mucho para lograr una alta funcionalidad.
Por lo tanto, la propuesta de estos científicos es una de las primeras y es posible encontrarla en un artículo publicado en la revista MedRxiv, junto con los hallazgos del estudio.
¿Cómo funciona la interfaz cerebro-máquina?
La tecnología BMI se empezó a usar para ayudar a las personas con tetraplejía a controlar brazos y manos robóticas. Pero, en el actual estudio se empleó la misma tecnología pero en el área del lenguaje y la comunicación para reconstruir el habla.
En anteriores estudios se alcanzó predecir el habla de los participantes mediante el análisis de las señales cerebrales registradas en las áreas motoras cuando un participante susurraba o imitaba palabras.
Pero, esta reciente investigación fue más allá y consiguió predecir lo que alguien estaba pensando, es decir, su diálogo interno. La precisión que alcanzaron fue una de las más precisas.
Para conseguir ese grado de predicción, los investigadores registraron las señales cerebrales desde neuronas individuales en un área del cerebro llamada giro supramarginal, ubicada en la corteza parietal posterior.
Primeramente, hubo un periodo de entrenamiento de 15 minutos en el que los investigadores probaron el dispositivo BMI para reconocer los patrones cerebrales producidos cuando el participante tetrapléjico pronunciaba o pensaba internamente ciertas palabras. Luego mostraron una palabra en una pantalla y le pidieron al participante que la dijera internamente. Los algoritmos del BMI lograron predecir ocho palabras con una precisión de hasta el 91 %.
Aunque el trabajo aún es preliminar, los investigadores esperan que esta tecnología pueda ayudar a reconstruir el habla a pacientes con lesiones cerebrales, parálisis o enfermedades como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
Referencias:
Online internal speech decoding from single neurons in a human participant: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.11.02.22281775v1
