Un estudio pionero, resultado de la colaboración entre el Dr. Ariel Tankus y el Dr. Ido Strauss de la Escuela de Ciencias Médicas y de la Salud de la Universidad de Tel Aviv (TAU), junto con el Centro Médico Tel Aviv Sourasky (Hospital Ichilov) y el director de la Unidad de Neurocirugía Funcional del mismo hospital, ha explorado nuevas fronteras en la comunicación para pacientes con epilepsia resistente a medicamentos.
El estudio se centró en un paciente epiléptico que no respondía bien a los tratamientos convencionales y requería intervención neuroquirúrgica. Estos pacientes, además, pertenecen a un subgrupo donde el foco de las crisis se encuentra en estructuras profundas del cerebro, y no en la superficie cortical. Para localizar el origen de estas crisis, se implantaron electrodos en las profundidades del cerebro del paciente.
El paciente, con electrodos implantados y en espera de una crisis en el hospital, participó en el estudio repitiendo las sílabas /a/ y /e/ en voz alta. Utilizando técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, los investigadores registraron la actividad cerebral asociada con estas sílabas. Los modelos de inteligencia artificial fueron entrenados para identificar las células cerebrales específicas relacionadas con estos sonidos.
Además de reconocer la actividad eléctrica correspondiente al deseo de pronunciar las sílabas /a/ y /e/, los investigadores pidieron al paciente que imaginara que las decía. Sorprendentemente, el ordenador pudo vocalizar las sílabas basándose únicamente en el pensamiento del paciente.
Este estudio se encuentra en sus etapas iniciales, habiendo comenzado con dos sílabas básicas del habla. El objetivo final es lograr la producción completa del habla, aunque, como mencionó el Dr. Tankus, «incluso dos sílabas pueden permitir a una persona completamente paralizada señalar sí o no».
Esta técnica de aprendizaje automático tiene un potencial significativo para pacientes con enfermedades como la ELA (esclerosis lateral amiotrófica) en etapas tempranas, donde aún pueden hablar. La máquina puede aprender sus patrones de pensamiento y habla, permitiendo que sigan comunicándose una vez pierdan la capacidad física de hablar.
El Dr. Tankus concluyó: «Nuestro estudio es un paso significativo hacia el desarrollo de una interfaz cerebro-computadora que pueda reemplazar las vías de control del cerebro para la producción del habla, permitiendo que personas completamente paralizadas puedan comunicarse voluntariamente con su entorno una vez más.»
