Un hombre con ELA vuelve a hablar con la IA

Ayudar a las personas con ELA a recuperar la fluidez y la naturalidad en el habla: este es el objetivo alcanzado por la nueva interfaz hombre-máquina BrainGate2, creada por el grupo de investigación de la Universidad de California en Davis. En la práctica, se trata de microelectrodos implantados en el cerebro que han permitido a un hombre recuperar la fluidez en el habla, traduciendo sus señales cerebrales casi en tiempo real. El método utiliza inteligencia artificial para identificar correlaciones entre las palabras escritas y las señales neuronales.

El estudio, coordinado por Sergey Stavisky , fue publicado en Nature .

El dispositivo se ha desarrollado y probado actualmente en un solo paciente, Casey Harrell, un hombre de 45 años con esclerosis lateral amiotrófica, a quien se le implantaron cuatro electrodos en el cerebro. Harrell hablaba muy mal debido a la enfermedad.

Se le pidió al hombre que intentara pronunciar frases que aparecían en una pantalla, y las señales eléctricas producidas por su cerebro se utilizaron para entrenar a la IA, que identificó correlaciones entre las palabras escritas y las señales de las neuronas. Los datos se transformaron en palabras.

Harrell utilizó el sistema tanto en conversaciones espontáneas como con indicaciones. En ambos casos, la decodificación del habla se realizó en tiempo real, con el sistema actualizándose continuamente para mantener su precisión. Las palabras decodificadas se mostraron en una pantalla. Increíblemente, se leyeron con una voz que sonaba exactamente igual a la de Harrell antes de padecer ELA.

El estudio

Así, el paciente pasó de comprender tan solo el 4% de las palabras habladas a comprender el 60% gracias a la voz sintetizada, llegando incluso a cantar melodías sencillas. «Los resultados de esta investigación —declaró David Brandman , uno de los autores del estudio— ofrecen esperanza a quienes desean hablar pero no pueden». Sin embargo, los propios investigadores subrayan que el trabajo realizado, con un solo paciente, es aún demasiado limitado como para poder desarrollar rápidamente una tecnología disponible a gran escala.

Un amplio vocabulario

El sistema destaca por su velocidad. En la primera sesión, tardó 30 minutos en alcanzar una precisión del 99,6 % con un vocabulario de 50 palabras. En la segunda sesión, el vocabulario alcanzó las 125 000 palabras. Con tan solo 1,4 horas de entrenamiento adicional, el sistema alcanzó una precisión del 90,2 %, llegando al 97,5 %. «La primera vez que probamos el sistema, lloró de alegría cuando las palabras que el paciente con ELA intentaba decir correctamente aparecieron en la pantalla», explicó Stavisky.

Las interfaces cerebro-computadora se han estudiado durante mucho tiempo en pacientes con ELA o ictus, y el progreso es rápido, aunque aún se limita a estudios experimentales. La IA está aportando mucho al proceso de traducir la actividad cerebral al habla real en tiempo real. En este caso, los algoritmos del sistema se entrenaron con datos recopilados mientras se le pedía al participante que intentara pronunciar frases mostradas en la pantalla de una computadora.