Un equipo de científicos ha logrado descifrar el actividad cerebral que ocurre durante el lenguaje interno, el monólogo que tiene lugar en la mente de las personas cuando piensan en hablar, y lo ha traducido a palabras con una precisión de hasta el 74%.
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Este avance, dirigido por la Universidad de Stanford, en California (Estados Unidos) y publicado el jueves en la revista Cell, podría ayudar a las personas que no pueden hablar para comunicarse más fácilmente a través de Tecnologías de Interfaz Cerebro-Organizer (BCI).
«Es la primera vez que logramos entender cómo es la actividad cerebral cuando solo piensas en hablar».dice el autor principal, Erin Kunz, de la Universidad de Stanford.
«Para las personas con discapacidades motoras graves y el habla, los BCI capaces de decodificar el lenguaje interno podrían ayudarlos a comunicar mucha más facilidad y naturalmente», explica.
Interfaces cerebro-orden
BCIS es una herramienta que permite a las personas con discapacidades ayudar. A través de sensores implantados en las regiones cerebrales que controlan el movimiento, estos sistemas decodifican las señales neuronales relacionadas con el movimiento y les hacen accionesPor ejemplo, para mover una mano protésica.
En el caso de las personas con parálisis, algunos BCI han logrado interpretar la actividad cerebral de los usuarios que intentan hablar en voz alta que active los músculos relacionados y «escriba» lo que intentan decir.
Pero en estos casos, incluso con los sistemas que siguen los movimientos oculares de los usuarios para escribir palabras, tratar de hablar es agotador y lento para aquellos que tienen un control muscular limitado.
Para estos casos, sería bueno verificar si el BCI podría decodificar el discurso interno: «Si solo tiene que pensar en el discurso en lugar de intentarlo, es potencialmente más fácil y más rápido para esas personas«, Dice Benyamin Meschen-Krasa, coautor principal e investigador en Stanford.
Para averiguarlo, registraron la actividad neuronal de los microelectrodos implementados en la corteza motora, una región del cerebro responsable del habla, de cuatro personas con parálisis severa debido a la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o un derrame cerebral en el tronco cerebral.
Luego les pidieron a los participantes que intentaran hablar o imaginaran una serie de palabras y descubrieron que El intento de hablar y el habla interna activan regiones superpuestas del cerebro y evocan patrones similares de actividad neuronalAunque el discurso interno tiene una intensidad de activación más débil en general.
Usando datos internos del habla, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial para interpretar las palabras imaginadas y en una demostración de prueba de concepto, El BCI pudo decodificar frases imaginadas de un vocabulario de hasta 125,000 palabras con una precisión del 74 %.
El BCI también pudo capturar lo que algunos participantes internos del habla nunca habían recibido instrucciones para decir, como números cuando se le pidió que contaran círculos rosados en la pantalla.
El equipo también descubrió que, Aunque el discurso intentado y el habla interna producen patrones similares de actividad neuronal en la corteza motora, eran lo suficientemente diferentes como para distinguirse de manera confiable entre sí.
Para Frank Willett, investigador de Stanford y autor principal de la investigación, los investigadores pueden usar esta distinción para capacitar a BCI e ignorar por completo el discurso interno.
El equipo también demostró un mecanismo controlado por contraseña que evitaría que el BCI decodificara el habla interna a menos que se desbloquee temporalmente con una palabra clave elegida.
En su experimento, los usuarios podrían pensar en la frase «Chitty Chitty Bang Bang» para iniciar la decodificación interna del habla. El sistema reconoció la contraseña con una precisión de más del 98 %.
“El futuro de BCI es prometedor. Este trabajo ofrece una verdadera esperanza de que el discurso BCIS pueda restaurar algún día una comunicación como fluida, natural y cómoda como discurso conversacional.«, Enfatiza Willett.
