En un avance notable, una mujer llamada Ann, que había quedado gravemente paralizada por un derrame cerebral a la edad de 30 años, recuperó la capacidad de hablar con la ayuda de inteligencia artificial (IA).
La terrible experiencia de Ann comenzó con un repentino y misterioso derrame cerebral que la dejó completamente paralizada e incapaz de controlar sus músculos, incluidos los necesarios para el habla.
Sus siguientes cinco años estuvieron marcados por el miedo a no despertar debido a su incapacidad para respirar de forma independiente. Después de años de fisioterapia dedicada, recuperó algo de movimiento en los músculos faciales, pero la capacidad de hablar seguía siendo difícil de alcanzar.
Ann ahora está colaborando con investigadores de UC San Francisco y UC Berkeley para ser pioneros en una tecnología cerebro-computadora de vanguardia que tiene el potencial de revolucionar la comunicación para personas que enfrentan desafíos similares.
Nueva tecnología que transforma las señales cerebrales
Mediante el uso de esta tecnología, las señales cerebrales de Ann se transforman en habla y expresiones faciales naturales. Marca el primer caso en el que tanto el habla como los movimientos faciales se sintetizan a partir de señales cerebrales.
El sistema puede decodificar estas señales en texto a una velocidad impresionante de casi 80 palabras por minuto, una mejora sustancial con respecto a la velocidad de 14 palabras por minuto de su dispositivo de comunicación actual.
Edward Chang, MD, presidente de cirugía neurológica en UCSF y una fuerza impulsora detrás del desarrollo de esta interfaz cerebro-computadora (BCI), visualiza el potencial de un sistema aprobado por la FDA que algún día permita el habla a partir de señales cerebrales.
“Nuestro objetivo es restaurar una forma de comunicación plena y encarnada, que es la forma más natural para nosotros de hablar con los demás… Estos avances nos acercan mucho más a hacer de esta una solución real para los pacientes”. dicho Chang, miembro del Instituto Weill de Neurociencias de la UCSF y profesora distinguida Jeanne Robertson.
El viaje de Ann comenzó en 2005, cuando sufrió un derrame cerebral que alteró drásticamente su vida. A medida que poco a poco recuperó el control sobre sus músculos y aprendió a respirar de forma independiente, descubrió un impulso interno para ayudar a otros en situaciones similares.
Esta determinación la llevó a participar en el estudio actual, donde los investigadores implantaron electrodos en la superficie de su cerebro para interceptar las señales que habrían controlado los músculos del habla antes del derrame cerebral.
Estos electrodos estaban conectados a computadoras a través de un cable conectado a su cabeza. Entrenar los algoritmos de IA para reconocer las señales cerebrales del habla fue un proceso colaborativo que requirió que ella repitiera frases de un vocabulario de 1.024 palabras.
Este complejo entrenamiento permitió al sistema reconocer los patrones únicos de actividad cerebral asociados con varios sonidos del habla. La innovación radica en la capacidad del sistema para decodificar palabras a partir de componentes de fonemas más pequeños, los componentes básicos del lenguaje hablado, lo que hace que el proceso sea más rápido y preciso.
Versión inalámbrica próximamente
Además, el discurso de Ann se sintetizó con la ayuda de un algoritmo diseñado para replicar su voz antes de la lesión.
Al combinar el software de animación facial impulsado por IA con las señales cerebrales que ella producía mientras intentaba hablar, los investigadores pudieron animar un avatar que reflejaba las expresiones faciales y los movimientos de la boca de Ann durante las conversaciones.
Si bien la tecnología es inmensamente prometedora, los investigadores pretenden desarrollar una versión inalámbrica que eliminaría la necesidad de conexiones físicas.
Según el coautor David Moses, PhD, profesor adjunto de cirugía neurológica, este avance podría otorgar a personas como Ann una mayor independencia y mejorar sus interacciones sociales.
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