Una mujer con parálisis y otra con ELA recuperan el habla gracias a estos dos implantes cerebrales

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Hay personas que, debido a daños neuronales producidos por enfermedades como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o por parálisis cerebrales, se ven impedidas a la hora de comunicarse y hablar. En la actualidad, ya existen interfaces ojo-ordenador o cerebro-ordenador que permiten a los afectados tener un medio para comunicarse. Sin embargo, no son todo lo precisas que nos gustaría.

En dos estudios publicados recientemente en Nature, tal y como recoge la revista Science, se explica cómo los científicos han conseguido diseñar unos implantes cerebrales que transforman la actividad neuronal en texto con una velocidad y precisión sin precedentes. Para ambos estudios, se eligió a dos personas que llevaban años sin poder comunicarse: Ann, que sufrió un derrame cerebral hace 18 años que la dejó paralizada, y Patt, que padece ELA desde hace 11 años.

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EFE

Ambos implantes miden la actividad cerebral y la transforman en habla mediante un ordenador. El resultado tiene un 75% de precisión y alcanza una velocidad de casi la mitad que el lenguaje natural. Esto supera con creces cualquier tecnología anterior existente. Los buenos resultados son fruto de años de estudios, así como de perfeccionamiento del algoritmo utilizado en el primer estudio.

Ann padece parálisis y no puede hablar

En el caso de Ann, los investigadores colocaron varios electrodos del tamaño de un mechero y delgados como papel sobre las zonas del cráneo que coinciden con las áreas del cerebro que controlan los músculos involuntarios del habla. Durante dos semanas, entrenaron al algoritmo para que reconociese las palabras que Ann leía en una pantalla. De esta forma, el algoritmo aprendía a identificar las señales neuronales correspondientes a 39 fonemas diferentes.

Los resultados del algoritmo fueron muy prometedores y con una precisión del 95%

A su vez, este algoritmo intenta predecir las siguientes palabras de las oraciones, al igual que hacen otros modelos de lenguaje como ChatGPT. El siguiente paso es la transmisión de la actividad eléctrica que captan los electrodos hacia el ordenador, que decodifica las señales y las convierte en palabras. En el caso de Ann, el algoritmo tuvo una precisión del 95% al elegir las palabras adecuadas, de entre 1.024 en total, interpretando hasta 78 palabras por minuto, cuando el habla convencional llega a más de 150 palabras por minuto.

Los investigadores creen que ampliar esta reserva de palabras a 39.000 arrojaría una precisión del 72%. A su vez, el equipo de Ann monitorizó sus expresiones faciales para extrapolarlas a un avatar virtual, que reproduce con voz sintética lo que la mujer quiere decir. Las muestras de voz se extrajeron de vídeos de Ann de hace décadas, de cuando podía hablar. Esto estaría pensado para emplear el avatar en videollamadas o en trabajos de cara al público.

Patt padece ELA desde hace 11 años

Por otra parte, el caso de Patt fue muy similar, aunque se empleó un tipo diferente de electrodos, mucho más pequeños que los empleados con Ann y que penetran más profundamente en el cerebro. Estos electrodos miden la activación de neuronas individuales a corta distancia y en alta resolución. En este estudio, se le pidió a Patt que leyese un conjunto de 50 palabras que expresaban necesidades, como “tengo sed” o “familia”. El modelo alcanzó una precisión del 91%, que bajó al 76,2% cuando el conjunto de palabras se amplió a 125.000.

Ambos sistemas de electrodos tienen sus pros y sus contras, y los investigadores intentan perfeccionarlos para que funcionen de manera inalámbrica, sin necesidad de cables aparatosos conectados a un gran ordenador. A su vez, consideran necesario actualizar el algoritmo empleado en el primer caso para adaptarse a diferentes situaciones y ayudar así a que más personas puedan comunicarse.