Este sistema, denominado 'neuroprótesis de habla', ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos), y llega después de más de una década de investigación.
La nueva tecnología supone la primera vez que se decodifica de forma directa el cerebro de una persona paralizada que no puede hablar y se transforma en palabras completas, según han asegurado sus autores y recoge la Universidad de California.
En lugar de sistemas basados en escribir letra a letra, como sucedía en la mayor parte de soluciones actuales, la nueva neuroprótesis emplea las señales cerebrales que se envían para controlar a los músculos del tracto vocal que producen el habla.
De esta manera, en los casos en los que la parálisis impide que las personas hablen, el análisis de las señales cerebrales puede permitirles hablar con una velocidad superior a los sistemas basados en escritura, hasta las 150 o 200 palabras por minuto que se producen al hablar.
Los investigadores analizaron primero los datos de sensores de pacientes con epilepsia que sí podían hablar, y después pasaron a personas con parálisis sin habla, mapeando la actividad del córtex cerebral asociada al movimiento de los músculos del tracto vocal que producen cada sonido de vocal o consonante.
Posteriormente, estas señales cerebrales se usaron para reconocer palabras completas a través de un método de decodificación en tiempo real que se basa en la decodificación de estos patrones y en modelos de lenguaje estadísticos para mejorar la precisión.
Con la colaboración de un voluntario que padece parálisis desde hace 15 años, los investigadores han logrado reconstruir un vocabulario de 50 palabras que se lograban reconocer a partir de las señales cerebrales del paciente.
La medición de las señales cerebrales se pudo realizar con la implantación quirúrgica de un conjunto de electrodos de alta densidad en el córtex motor del paciente, la zona del cerebro encargada de producir el habla. Con ello, se analizaron los intentos de pronunciar las 50 palabras.
El sistema utilizó una pantalla para transcribir en tiempo real las señales del usuario al responder a preguntas como '¿Cómo estás hoy?' y '¿Quieres agua?', logrando transcribir con éxito las respuestas 'Estoy muy bien' y 'No, no tengo sed', respectivamente.
Las pruebas del sistema han permitido obtener un ratio de transcripción de hasta 18 palabras por minuto, con una precisión de hasta el 93 por ciento en el reconocimiento de las palabras, refinada por el uso de sistemas de autocorrección similares a los de las tecnología de transcripción de voz a texto actuales.
"(El sistema de 'neuroprótesis de habla') muestra una gran promesa de restaurar la comunicación al aprovechar la maquinaria del habla natural del cerebro", ha asegurado el autor principal, el neurocirujano de la Universidad de California en San Francisco Edward Chang, que espera seguir mejorando el sistema con el análisis de más personas con parálisis.
Con información de Europa Press