Ahora, los científicos pueden descifrar la actividad cerebral relacionada con el monólogo interno silencioso de las personas con hasta un 74 % de precisión, según un nuevo estudio.
En una investigación publicada hoy en Cell, científicos de la Universidad de Stanford lograron decodificar palabras imaginadas de cuatro participantes con parálisis severa causada por ELA o un accidente cerebrovascular en el tronco encefálico. Más allá de lo asombroso del hallazgo, los investigadores afirman que este avance podría ayudar a que las personas que no pueden hablar se comuniquen con mayor facilidad mediante interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés).
“Es la primera vez que logramos entender cómo se ve la actividad cerebral cuando solo piensas en hablar”, declaró en un comunicado la autora principal, Erin Kunz, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica en Stanford. “Para las personas con graves limitaciones del habla y motoras, las BCI capaces de decodificar el habla interna podrían ayudarlas a comunicarse de manera mucho más fácil y natural”.
Hasta ahora, los científicos habían conseguido decodificar el habla intentada usando BCI. Cuando una persona intenta hablar en voz alta activando los músculos relacionados con el habla, estas tecnologías pueden interpretar la actividad cerebral resultante y escribir lo que intenta decir. Aunque eficaz, este método de comunicación asistida sigue siendo agotador para quienes tienen un control muscular limitado. El nuevo estudio es el primero en abordar directamente el habla interna.
Para lograrlo, los investigadores registraron la actividad en la corteza motora —la región responsable de controlar los movimientos voluntarios, incluido el habla— usando microelectrodos implantados en esa zona de los cuatro participantes.
Descubrieron que el habla intentada y la imaginada activan patrones de actividad cerebral similares, aunque no idénticos. Entrenaron un modelo de inteligencia artificial para interpretar estas señales de habla imaginada, decodificando oraciones de un vocabulario de hasta 125 000 palabras con una precisión de hasta el 74 %. En algunos casos, el sistema incluso detectó pensamientos internos no solicitados, como números que los participantes contaban en silencio durante una tarea.
Para quienes quieran usar la nueva tecnología pero no deseen que sus pensamientos internos estén siempre activos, el equipo incorporó un mecanismo controlado por contraseña que evita que la BCI decodifique el habla interna a menos que el participante piense en una clave específica (“chitty chitty bang bang”, en este caso). El sistema reconoció la contraseña con más del 98 % de precisión.
Aunque un 74 % de precisión es alto, la tecnología actual aún comete una cantidad significativa de errores. Sin embargo, los investigadores confían en que, pronto, dispositivos de registro más sensibles y mejores algoritmos podrán mejorar aún más su rendimiento.
“El futuro de las BCI es prometedor”, afirmó en un comunicado Frank Willett, profesor asistente en el departamento de neurocirugía de Stanford y autor principal del estudio. “Este trabajo ofrece una esperanza real de que las BCI para el habla puedan algún día restaurar una comunicación tan fluida, natural y cómoda como la conversación oral”.
