Avance en Interfaces Cerebro-Computadora: Electrodos Implantables se Conectan a Computadoras, ¡Permitiendo que la IA Ayude a los Pacientes a 'Hablar'!

Un estudio reciente revela avances significativos en la tecnología de interfaces cerebro-computadora (BCI), impulsados por la aplicación de inteligencia artificial. Médicos de la Universidad de California, Davis, implantaron electrodos en la capa externa del cerebro del paciente con ELA, Casey Harrell, logrando decodificar con éxito sus intentos de comunicación verbal. Estos resultados superaron las expectativas, estableciendo un nuevo estándar para los decodificadores de lenguaje implantados y demostrando su inmenso potencial para pacientes con discapacidades del habla.

La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neurodegenerativa progresiva que afecta las células nerviosas que controlan el movimiento muscular voluntario, lo que provoca atrofia muscular gradual y dificulta la capacidad del paciente para caminar, hablar y tragar. A medida que avanza la enfermedad, los pacientes suelen experimentar una disminución en sus capacidades de habla.

En el tratamiento de Harrell, el equipo médico implantó cuatro arreglos de electrodos, el doble de los utilizados en estudios previos. Cada arreglo contenía 64 sondas capaces de captar las señales neuronales generadas cuando Harrell intentaba hablar. Solo tres semanas después de la cirugía, el equipo de investigación conectó exitosamente el dispositivo a una computadora. Tras una breve fase de aprendizaje, el dispositivo registró su discurso intencionado con una impresionante precisión del 99.6%.

Los investigadores destacaron que el dispositivo eludió la condición de Harrell, enfocándose en el área del córtex motor responsable de generar los comandos del habla. El neurocientífico Sergey Stavisky comentó: “La clave radica en la disposición precisa de más electrodos que apuntan directamente a las regiones cerebrales más involucradas en la expresión del lenguaje.”

Para el segundo día de pruebas, el dispositivo alcanzó un 90% de precisión procesando un vocabulario de 125,000 palabras, permitiéndole generar oraciones escritas por Harrell en su propia voz por primera vez. Los investigadores utilizaron grabaciones y entrevistas en podcast de antes de su enfermedad para crear una simulación de IA de su voz familiar. Con un entrenamiento continuo, el rendimiento del dispositivo mejoró, permitiendo a Harrell pronunciar casi 6,000 palabras distintas en ocho meses, manteniendo una tasa de precisión del 97.5%.

Este logro representa una mejora significativa en comparación con muchas aplicaciones móviles que transcriben el habla, las cuales operan típicamente alrededor del 75% de precisión. A diferencia del dispositivo Neuralink de Elon Musk, este implante permite a los pacientes explorar ámbitos lingüísticos más complejos y participar en conversaciones cotidianas con familiares y amigos.

El éxito de esta investigación se atribuye a herramientas de IA lingüística como ChatGPT. En todo momento, el implante recolecta señales de actividad neuronal, convirtiéndolas en unidades de habla que luego se ensamblan en palabras y oraciones, articulando efectivamente lo que Harrell pretendía expresar.

Sin embargo, sigue siendo incierto si esta tecnología será igualmente efectiva para pacientes con parálisis más severa. Aunque Harrell ha experimentado un declive significativo en su capacidad de habla, no la ha perdido por completo. Además, los altos costos asociados con esta tecnología pueden ser una barrera para la mayoría de los pacientes.