Un equipo de la Universidad de California, Davis, ha anunciado una innovadora interfaz cerebro-computadora (BCI) capaz de traducir señales cerebrales en texto legible con un nivel extremadamente alto de precisión. Los hallazgos publicados recientemente detallan la innovadora tecnología, que puede predecir las palabras deseadas por el usuario con una tasa de error inferior al 3 por ciento. Los investigadores que revisan los hallazgos afirman que la tasa de error de la tecnología de comunicación está a la par con la de un hablante sin discapacidad que lee un párrafo en voz alta.
Los resultados del estudio, que se publicaron el 14 de agosto en el New England Journal of Medicine, describen el increíble progreso realizado por Casey Harrell, un padre de 45 años que padecía esclerosis lateral amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig.
Según el estudio, los síntomas de Harrell comenzaron cinco años antes de su inscripción en el estudio.
La enfermedad hizo que Harrell fuera incapaz de comunicarse eficazmente con su familia, amigos y otras personas a su alrededor. Para poner sus desafíos en perspectiva, el ser humano promedio se comunica usando inglés conversacional a un ritmo hablado de aproximadamente 160 palabras por minuto.
Según los analistas del habla que trabajaron con Harrell, la enfermedad le dejó la capacidad de comunicarse a una tasa promedio de poco más de una media (± DE) de 6,8 ± 5,6 palabras correctas por minuto. Pero un mes después de un procedimiento para implantar nuevos conjuntos de microelectrodos en su cerebro, la capacidad de Harrell para comunicarse claramente y a voluntad con su familia y su hija se restableció con una precisión asombrosa.
El sistema de procesamiento de señales, que utiliza el sistema NeuroPort de BlackRock Neurotech, envió señales cerebrales desde los electrodos de 3,2 mm implantados en el cerebro de Harrell a computadoras que ejecutan el software de investigación disponible públicamente, la plataforma Backend for Realtime Asynchronous Neural Decoding (BRAND). Luego, la información recibida se utilizó para procesar y decodificar señales neurológicas en tiempo real, lo que dio como resultado la capacidad de Harrell para comunicarse con oraciones y frases claras y precisas.
Fuente: TechSpot | Jimmy Pezzone
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