Un equipo de investigadores de UC Davis Health ha logrado un avance significativo en la tecnología de interfaces cerebro-computadora (BCI), desarrollando un sistema capaz de traducir señales cerebrales en palabras con una precisión de hasta un 97%, lo que supone un récord en este tipo de dispositivos.
El experimento se llevó a cabo con un paciente de 45 años, Casey Harrell, quien sufre de esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad que provoca la degeneración de las células nerviosas responsables del control muscular, afectando gravemente la capacidad de movimiento y habla. Como parte del estudio, se le implantaron sensores en el cerebro, logrando que pudiera comunicarse mediante el sistema en cuestión de minutos.
Según David Brandman, neurocirujano de UC Davis y coautor principal del estudio, «nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre con parálisis a comunicarse con sus amigos, familiares y cuidadores», subrayando que este es el dispositivo de neuroprótesis de habla más preciso jamás reportado.
La ELA, también conocida como la enfermedad de Lou Gehrig, causa una pérdida progresiva de la función motora, que eventualmente lleva a la incapacidad para caminar, usar las manos y hablar. Este nuevo desarrollo busca ofrecer una solución a quienes han perdido la capacidad de hablar debido a esta enfermedad u otros trastornos neurológicos.
El dispositivo BCI capta las señales cerebrales que se generan cuando una persona intenta hablar y las convierte en texto, que posteriormente es vocalizado por un ordenador. Este sistema fue probado en Harrell, quien presentaba una parálisis severa en sus extremidades y una capacidad de habla muy reducida. Durante el procedimiento, realizado en julio de 2023, se implantaron cuatro microelectrodos en el giro precentral izquierdo, el área del cerebro que coordina la producción del habla. Estos electrodos capturan la actividad cerebral utilizando 256 electrodos corticales.
El sistema funcionó tanto en conversaciones guiadas como en interacciones más espontáneas, decodificando las palabras de Harrell en tiempo real con gran precisión. Lo notable es que las palabras decodificadas no solo se mostraban en una pantalla, sino que también se reproducían en voz alta utilizando una síntesis de voz que imitaba el tono de voz que Harrell tenía antes de la enfermedad, lograda mediante un software entrenado con grabaciones previas de su voz.
Durante las primeras sesiones de entrenamiento, el sistema alcanzó una precisión del 99.6% con un vocabulario limitado de 50 palabras en tan solo 30 minutos. La emoción de Harrell fue evidente desde el primer momento, expresando su alegría al ver que el sistema traducía correctamente lo que intentaba decir. «Todos lloramos de alegría cuando vimos las palabras aparecer en la pantalla», comentó uno de los investigadores.
