Casey Harrell, quien estaba perdiendo la capacidad de hablar debido a la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig, ha encontrado una nueva forma de comunicarse gracias a una innovadora interfaz cerebro-computadora.
Harrell, de 45 años, describió la frustración y desmoralización de no poder comunicarse como sentirse atrapado. La nueva tecnología permite a Harrell generar palabras mediante su cerebro, las cuales son luego vocalizadas por una computadora.
Cuatro matrices de microelectrodos, implantadas en una parte del cerebro responsable de coordinar el habla, detectan las intenciones de Harrell y transmiten la información a un programa informático. En su primera sesión, el sistema logró una precisión superior al 90% con un vocabulario de 50 palabras en solo 30 minutos, según los investigadores. Las palabras se muestran en una pantalla y se leen con una voz que imita la de Harrell antes de que desarrollara la ELA.
El investigador Sergey Stavisky, codirector del Laboratorio de Neuroprótesis Davis en la Universidad de California, comentó que Harrell lloró de alegría cuando las palabras correctas aparecieron en la pantalla durante la primera prueba del sistema. La ELA afecta las células nerviosas que controlan el movimiento, lo que lleva a una pérdida gradual de habilidades motoras, incluyendo la capacidad de hablar.
En julio de 2023, los electrodos fueron implantados en el cerebro de Harrell para registrar la actividad cerebral asociada con el habla. "Estamos detectando el intento de Harrell de mover los músculos para hablar, y traduciendo esos patrones cerebrales en fonemas y palabras", explicó Stavisky.
Un desafío en el desarrollo de estas interfaces cerebro-computadora (BCI) es el tiempo que lleva a la computadora aprender a interpretar las señales cerebrales correctamente. Los sistemas BCI anteriores a menudo tenían errores frecuentes, lo que complicaba la comunicación consistente, según el Dr. David Brandman, profesor asistente de neurocirugía en UC Davis.
Durante la segunda sesión, el vocabulario potencial del sistema se expandió de 50 a 125,000 palabras. Con solo 1.4 horas adicionales de datos de entrenamiento, el BCI alcanzó una precisión del 90% con este vocabulario ampliado.