En los últimos meses hemos asistido a prometedores avances que pueden ayudar a los enfermos de parálisis a llevar una vida más completa. Desde puentes digitales que ayudan a caminar a singulares métodos basados en implantes con tejido de la médula espinal pasando por los implantes cerebrales para recuperar la sensibilidad de los miembros. Hoy hemos conocido un avance más: uno que permite a los enfermos de parálisis a volver a «hablar».
Stanford. Dos grupos de investigación separados han publicado estudios similares en este sentido. El primero, el de Stanford, en el que los investigadores implantaron electrodos en el cerebro de un paciente con ELA en dos áreas relacionadas con el habla. Esta interfaz cerebro-ordenador (BCI) detecta activida cuando el paciente trata de hablar, y gracias a un algoritmo de IA y a un entrenamiento de 100 horas lograron que la máquina «leyera el pensamiento» del paciente y lo tradujera en palabras y frases.
UC San Francisco y UC Berkeley. En este estudio los investigadores colocaron una lámina con 253 electrodos en el cerebro de una persona con una profunda parálisis. La idea, como en el anterior estudio, era lograr identificar patrones cuando el paciente quería hablar, lo que permitió asignar fonemas a ciertas señales cerebrales. Esas señales luego se tradujeron en expresiones faciales y en habla sintetizada en un avatar digital.
Precisión prometedora. El estudio de Stanford tenía una tasa de error del 9,1% en un vocabulario de 50 palabras, y de 23,8% en el vocabulario de 125.000 palabras. Tras cuatro meses de trabajo, lograron que este BCI «hablara» a unas 68 palabras por minuto. En el segundo estudio la tasa de error era del 8,2% en un vocabulario de 119 palabras y del 25% en uno de 1.024 palabras. La velocidad lograda fue de 78 palabras por minuto.
Un salto importante. Las tasas de error con vocabularios de muchas palabras no son excepcionales, pero aun así esta es una mejora significativa respecto a intentos previos. La tecnología existente logra según Edward Chang —uno de los coautores del estudio de la UCSF, que ya había logrado avances importantes en 2021—ronda entre 5 y 15 palabras por minuto, mientras que en una conversación normal el ritmo es de entre 150 y 250 palabras por minuto.
Aún es pronto. Estos estudios son más una prueba de concepto que un producto final: necesitan aún mucho entrenamiento, y precisamente lo que los investigadores creen es que el algoritmo será menos intensivo en ese apartado en el futuro.
Retos de futuro. Hay otros obstáculos: ahora mismo es necesario que un asistente ayude al enfermo a utilizar estos dispositivos, aún complejos y que dependen de la conexión a un dispositivo y a un ordenador. La potencial degradación de los electrodos plantea otro problema, y esta tecnología tendría que ser probada de forma extensiva.
No para todos. De hecho los estudios se centraron el personas con parálisis pero que aún tenían cierta capacidad de movimiento e incluso de emitir ciertos sonidos. En pacientes con ELA en estado avanzado la persona puede pensar, ver y oír pero solo se puede comunicar pestañeando o con otros pequeños movimientos. Aun así este es un paso esperanzador para mitigar los terribles efectos de esta enfermedad.
