Dos recientes estudios publicados en la prestigiosa revista Nature han abierto un camino hacia el futuro al demostrar cómo las interfaces cerebro-computadora (BCI) podrían revolucionar la vida de las personas que padecen parálisis severa y no pueden hablar.
En estas investigaciones, los científicos han logrado avances significativos al utilizar implantes cerebrales capaces de captar señales neurológicas y transformarlas en frases comprensibles en una pantalla mediante algoritmos avanzados. Si bien la noción en sí no es nueva, lo verdaderamente sorprendente radica en que ambos equipos de investigación han logrado llevar a cabo este proceso de manera considerablemente más rápida y precisa que las tecnologías previas.
El estudio fue llevado a cabo por la Universidad de Stanford y se centró en un paciente afectado por esclerosis lateral amiotrófica (ELA). A través de la implantación de electrodos en áreas específicas del cerebro relacionadas con el habla, el BCI fue diseñado para detectar la actividad cerebral cuando el paciente intentaba comunicarse verbalmente.
Las señales cerebrales recopiladas se procesaron a través de un algoritmo que identificaba patrones específicos de actividad cerebral relacionados con los sonidos del habla, conocidos como fonemas. Para perfeccionar el algoritmo, el paciente realizó sesiones de entrenamiento durante las cuales intentó vocalizar o formar en silencio oraciones de muestra. Estas sesiones, que se extendieron a lo largo de 25 encuentros de aproximadamente cuatro horas cada uno, permitieron afinar el sistema.
Por otro lado, el equipo de University of California San Francisco y University of California Berkeley implementó una técnica quirúrgica mediante la inserción de una lámina delgada con 253 electrodos en el cerebro de un individuo afectado por parálisis severa debido a un derrame cerebral. Siguiendo un enfoque similar al del estudio de Stanford, se entrenó al paciente para que el algoritmo pudiera interpretar las señales cerebrales asociadas con distintos fonemas. Estas señales fueron luego traducidas en expresiones faciales y modulación vocal, materializándose en un avatar digital.
Lo más alentador de estos estudios es que, a pesar de las ligeras variaciones en los métodos utilizados, los resultados fueron extraordinariamente congruentes en términos de precisión y velocidad. El estudio de Stanford demostró una tasa de error del 9,1% cuando se limitó a un vocabulario de 50 palabras, mientras que esta cifra aumentó al 23,8% al expandirse a un vocabulario de 125.000 palabras. Con el tiempo, el algoritmo desarrollado por Stanford logró convertir señales cerebrales en palabras a una velocidad aproximada de 68 palabras por minuto.
El algoritmo creado por el equipo de UC San Francisco y Berkeley demostró ser aún más eficiente, alcanzando una velocidad media de decodificación de 78 palabras por minuto. Con una tasa de error del 8,2% para un vocabulario de 119 palabras y alrededor del 25% de error para un vocabulario de 1.024 palabras, estos resultados son increíblemente prometedores.
Estos avances científicos prometen un futuro en el que las personas con parálisis severa puedan recuperar la habilidad de comunicarse de manera efectiva y fluida. Al acercarnos a la realidad de brindar a estas personas una herramienta que les permita expresarse y conectarse con el mundo que los rodea, estamos dando pasos agigantados hacia una sociedad más inclusiva y empática.
