Científicos han logrado desarrollar un dispositivo que puede traducir con rapidez en palabras las señales cerebrales de personas con parálisis. Estudios publicados en la revista científica Nature dan cuenta de dos casos exitosos en los que se usó inteligencia artificial.
El primero de ellos es el de Pat Bennett, de 68 años, quien padece de esclerosis lateral amiotrófica. Ella pudo probar la tecnología que «la puede mantener conectada al mundo», con implantes colocados en su cerebro para decodificar lo que quería expresar.
Los científicos estadounidenses que desarrollaron esta tecnología buscan extender su aporte a la comunidad. Ahora, esperan aplicarla en personas que hayan perdido la capacidad del habla debido a enfermedades cerebrales, parálisis o accidentes cerebrovasculares.
Bennett fue diagnosticada con la enfermedad en 2012. Antes de ello, tenía una vida activa, en ocasiones montando a caballo y realizando deporte; pero tras el diagnóstico, su condición empezó a empeorar, con su capacidad para hablar, siendo lo primero que se vio severamente afectado.
Para el estudio de la Universidad de Stanford, un cirujano colocó cuatro sensores del tamaño de una píldora en el cerebro de Bennett, en áreas claves para producir el habla. Con esto, cuando manda a sus labios, lengua y quijada a hacer sonidos para formar palabras, un algoritmo decodifica la información proveniente de su cerebro.
Luego de cuatro meses de entrenar el software para interpretar las palabras de la paciente, su actividad cerebral era traducida en una pantalla, con hasta 62 palabras por minuto, una velocidad tres veces mayor a la tecnología anterior.
Los científicos prepararon algoritmos de aprendizaje profundo que reconozcan señales únicas en el cerebro de Bennett cuando quería pronunciar varias frases, usando un conjunto de vocabulario grande de 125 mil palabras y uno más pequeño de 50.
Mediante la IA, las palabras se decodifican en fonemas. Con el vocabulario de 50 palabras, el sistema funcionó 2,7 veces más rápido que otra de una generación anterior y llegó a alcanzar una tasa de error de palabras superior al 9 %. En tanto, para el de 150 mil palabras, subió a 23,8 %.
Otro estudio, realizado por la Universidad de California San Francisco, trabajó con Ann, una mujer de 47 años que quedó paralizada tras sufrir un ACV. Con ella, se usó un método diferente al usado con Pat Bennett, menos invasivo, pero que también destaca por la ayuda de la IA.
El neurocirujando Edward Chang y su equipo colocaron en la superficie de su corteza cerebral un rectángulo, casi tan delgado como un papel, que contenía 253 electrodos. La técnica se denomina electrocorticografía (ECoG) y puede grabar la actividad combinada de miles de neuronas al mismo tiempo.
Los científicos prepararon algoritmos de inteligencia artificial para reconocer patrones de la actividad cerebral de Ann, asociados con sus intentos por pronunciar 249 oraciones usando un vocabulario de 1024 palabras. El dispositivo producía 78 palabras por minuto, con un ratio de error del 25,5 %.
Chang y su equipo también crearon algoritmos personalizados para convertir las señales cerebrales de Ann en una voz sintética y un avatar animado que imita expresiones faciales. La voz se personalizó para que sea similar a la de Ann antes de su lesión, entrenándola con grabaciones del vídeo de su matrimonio.
«El simple hecho de escuchar una voz similar a la tuya es emocionante», dijo Ann a los investigadores en una sesión de retroalimentación luego de realizarse el estudio. También se mostró emocionada por recobrar la capacidad de hablar por sí misma.
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