Neurocientíficos logran decodificar señales cerebrales y transformarlas en texto escrito

Doctores lograron las señales de habla del cerebro en oraciones escritas en un proyecto de investigación que busca facilitar las formas comunicación de pacientes con movilidad reducida en el futuro.

El hayazgo es el primero en demostrar cómo la intención de decir palabras específicas puede ser extraída de la actividad cerebral y transformada en texto lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de una conversación natural.

En su forma actual, el software lector de cerebro sólo funciona con algunas oraciones para las cuales ha sido entrenado, pero los científicos creen que esto es el primer paso hacia un sistema más poderoso capaz de decodificar en tiempo real las palabras que una persona quiere decir.

Doctores de la Universidad de California en San Francisco, Estados Unidos, aceptaron el desafío con la esperanza de crear un producto que permitiera a las personas paralizadas comunicarse forma más fluida que usando aparatos existentes que detectan movimientos oculares y espasmos musculares para controlar un teclado virtual.

“Hasta la fecha no existe ningún sistema prostético del habla que permita a los usuarios tener interacciones a la velocidad de la conversación humana”, afirmó Edward Chang, neurocirujano y director de la investigación en el estudio publicado en Nature.

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El trabajo, financiado por Facebook, fue posible gracias a tres pacientes epilépticos quienes iban a ser sometidos a neurocirjía debido a su condición.

Antes de que sus operaciones continuaran, los tres se sometieron a colocar pequeños electrodos diréctamente en sus cerebros por al menos una semana para así mapear el origen de sus ataques.

Durante su estadía en el hospital, los pacientes, quienes podían hablar normalmente, aceptaron formar parte de la investigación de Chang. El doctor usó los electrodos para registrar la actividad cerebral mientras a cada paciente se le preguntaban 9 bloques de preguntas, además de leer 24 posibles respuestas.

Con las grabaciones en mano, Chang y su equipo construyeron modelos de computador que aprendieron a enlazar patrones particulares de actividad cerebral a las preguntas que los pacientes escuchaban y las preguntas que respondían.

Una vez entrenado, el software pudo identificar casi inmediatamente, y sólo desde señales cerebrales, qué pregunta escuhaba el paciente y que respuesta querían entregar, con una presición del 76% y 61% respectivamente.

“Esta es la primera vez que este acercamiento se ha usado para identificar palabras y fraseses habladas” afirmó David Moses, un investigador del equipo para The Guardian.

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“Es importante tener en consideración que lograron esto usando un vocabulario muy limitado, pero en estudios futuros esperamos incrementar la flexibilidad de la misma forma que la precisión de lo que podemos traducir” agregó.

A través de la rudimenta, el sistema permite a los pacientes a responder preguntas sobre la música que les gusta; qué tan bien se siente; si su pieza estaba muy fría o caliente, o muy clara u oscura; y en cuanto les gustaría ser visitados nuevamente.

A pesar del avance, quedan obstáculos en el camino. Un desafío es mejorar el software para que pueda traducir señales cerebrales para que capte el habla más rápidamente y sin contexto.

Esto requeriría algunos algoritmos entrenados con una enorme cantidad de lenguaje hablado y correspondiente a la información recaudada de la señal del cerebro, lo cual podría variar de paciente en paciente.

Otra meta es leer el “habla imaginada”, u oraciones que se hablan en la mente. Por ahora, el sistema detecta señales cerebrales que se envían a los labios, lengua, quijada y laringe – en otras palabras, la maquinaria del habla.

Pero para algunos pacientes con heridas o enfermedades neurodegenerativas, estas señales podrían no ser suficientes, por lo que se necesitarían formas más sofisticadas de leer oraciones que construye el cerebro.