Un implante cerebral permite a personas con parálisis hablar y gesticular a través de un avatar
Investigadores de la Universidad de California desarrollan un sistema capaz de decodificar de forma simultánea las señales cerebrales relacionadas con el habla y los movimientos corporales
Hablar, asentir con la cabeza, levantar un brazo o encogerse de hombros son gestos habituales en cualquier conversación. Sin embargo, las personas con parálisis graves pueden perder estas formas de comunicación como consecuencia de un ictus o de enfermedades neurodegenerativas. Ahora, un equipo de investigadores ha logrado que dos pacientes recuperen parte de esa capacidad mediante un implante cerebral conectado a un avatar de cuerpo completo.
El avance ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) y permite interpretar simultáneamente las señales cerebrales asociadas al habla y a los movimientos. Una inteligencia artificial procesa posteriormente esa información y hace que un avatar reproduzca en una pantalla tanto las palabras que el paciente intenta pronunciar como los gestos que quiere realizar.
La investigación forma parte del ensayo clínico BRAVO (Brain-Computer Interface Restoration of Arm and Voice), coordinado por el neurocirujano Edward Chang, y sus resultados han sido publicados en la revista Nature Neuroscience . Hasta ahora, las interfaces cerebro-computadora habían conseguido decodificar el habla o los movimientos, pero hacerlo de manera independiente suponía una importante limitación para reproducir una conversación natural.
253 electrodos para interpretar las señales cerebrales
Para desarrollar el sistema, los investigadores implantaron en el hemisferio izquierdo de los participantes una malla metálica flexible equipada con 253 electrodos de alta definición. El dispositivo se coloca sobre la superficie de la corteza sensorimotora, una región cerebral implicada tanto en los movimientos corporales como en los necesarios para producir el habla.
Precisamente, uno de los principales retos consistía en diferenciar las señales correspondientes a cada actividad. Los investigadores comprobaron que la actividad cerebral asociada a los movimientos de los brazos y la relacionada con el habla pueden solaparse cuando ambas acciones se realizan al mismo tiempo.
Para superar este problema, entrenaron un sistema de inteligencia artificial con distintas situaciones: pacientes intentando únicamente hablar, realizando solamente gestos y combinando ambas acciones. De esta manera, el algoritmo aprendió a identificar las diferentes señales cerebrales y a reducir las interferencias entre ellas.
Hasta un 100% de precisión
Los resultados fueron diferentes en los dos participantes principales. Bravo-6, diagnosticado con ELA a los 56 años, alcanzó un 85% de precisión en el reconocimiento de gestos y un 75% en la transcripción de frases. El sistema le permitió controlar diez expresiones físicas y diez enunciados verbales.
En el caso de Bravo-1r, un hombre que sufrió un infarto cerebral masivo en el tronco del encéfalo a los 20 años y quedó con una tetraplejia severa, la precisión llegó al 100% tanto para el habla como para los gestos durante varios bloques de conversación.
Mientras las palabras del paciente aparecían en forma de subtítulos, el avatar podía reproducir distintos movimientos, como saludar con el brazo, asentir con la cabeza, encogerse de hombros o cerrar el puño. El objetivo es que la comunicación no se limite a traducir lo que una persona intenta decir, sino que también pueda incorporar los elementos no verbales que forman parte de una conversación cotidiana.
Un avance todavía en fase experimental
Los investigadores consideran que el sistema podría ampliarse en el futuro para incorporar miles de palabras y decenas de movimientos, sin necesidad de entrenar de forma individual cada una de las posibles combinaciones entre habla y gestos.
No obstante, el avance se encuentra todavía en una fase inicial. El vocabulario utilizado en los experimentos es limitado y las pruebas se han realizado en entornos controlados y con un número muy reducido de participantes. Será necesario realizar nuevos estudios con más pacientes y con diferentes perfiles clínicos para determinar hasta qué punto esta tecnología puede funcionar de manera estable y convertirse en una herramienta médica de uso habitual.
El trabajo supone, en cualquier caso, un paso hacia interfaces cerebro-computadora capaces de reproducir una comunicación más completa y natural, combinando en tiempo real lo que una persona quiere decir con la forma en que pretende expresarlo.
