La neuroprótesis que transcribe lo que dice tu cerebro

Investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) han desarrollado una tecnología de decodificación directa de palabras completas de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y no puede hablar. Al frente de este logro está el neurocirujano de UCSF, el Dr. Edward Chang y ha contado con la ayuda de un paciente de ensayo clínico que llevaba 15 años sin poder hablar tras sufrir un derrame cerebral que lo dejó paralizado e incapaz de hablar cuando tenía 20 años. Sus hallazgos han sido publicados en la revista New England Journal of Medicine.

Aunque de momento solo se ha probado con un paciente esta neuroprótesis cerebral o “prótesis del habla”, el equipo de la UCSF espera que su dispositivo pueda dar voz a personas con parálisis severa y pérdida del habla porque, según anunció el propio Chang, se aprovecha la maquinaria del habla natural del cerebro.

A diferencia de los enfoques anteriores, que se centraban en la ortografía y en las señales para mover el brazo o la mano, el enfoque de la investigación del doctor Chang consiste en traducir las señales destinadas a controlar los músculos del sistema vocal para producir palabras. Según el investigador, “hasta donde sabemos, ésta es la primera demostración exitosa de decodificación directa de palabras completas de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y no puede hablar y promete una comunicación más rápida y orgánica”. No obstante, Chang no es el único que investiga sobre implantes cerebrales. Hace unos meses, Elon Musk presentaba Neuralink, un chip cerebral capaz de leer la mente y ayudar a comunicarse mejor a las personas con parálisis cerebral.

En el caso del paciente del estudio del doctor Chang (anónimo por voluntad propia) solo tenía movimientos de cabeza, cuello y extremidades muy limitados, y se comunicaba mediante el uso de un puntero adherido a una gorra para marcar letras en una pantalla. Pero, según el informe, su función cognitiva estaba intacta. Así que se le implantó una serie de electrodos de alta densidad sobre la corteza motora que controla el habla y se le pidió que usara un vocabulario limitado, de momento a 50 palabras, mientras el dispositivo se sintonizaba usando algoritmos informáticos para traducir la actividad eléctrica de su cerebro. Después, estas palabras, básicas como: sí, no, hola, agua, enfermera, familia, no tengo sed… se proyectaron en la pantalla de un ordenador.

El neurocirujano registró 22 horas de actividad neuronal en esta zona del cerebro a lo largo de 48 sesiones y varios meses. ¿El resultado? Según los investigadores, el modelo tiene capacidad para decodificar hasta 18 palabras por minuto con una precisión de hasta el 93%. Eso ha sido posible, en parte, gracias al modelo lingüístico y a un sistema de autocorrección similar a los que utilizan los programas de reconocimiento de voz y de mensajes de texto de los consumidores, explican desde la universidad.

Ahora se necesita que, por parte del hardware, se construyan sistemas que tengan una resolución de datos más alta para registrar más información del cerebro y más rápidamente. Y por parte del algoritmo, tener sistemas que puedan traducir estas señales tan complejas del cerebro en palabras, no texto, sino palabras habladas orales y audibles.