El uso de inteligencia artificial podría hacer que pacientes con parálisis total se comuniquen 

A través de los dispositivos denominados "microelectrodos" del área de inteligencia artificial es posible detectar señales cerebrales de los pacientes

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Inteligencia artificial en la medicina
Foto: Canva

Un equipo de investigadores consiguió que un paciente con parálisis total e incapacitado para hablar pudiera comunicarse a través de un dispositivo de inteligencia artificial que hace interfaz cerebro computador (BCI, sus siglas en inglés).

La investigación, estuvo liderada por el Centro Wyss Center de Neuroingeniería (Suiza) y la Universidad de Tübingen (Alemania), con la cual se desarrolló este método en un individuo con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) avanzada.

El paciente en el que se realizó el estudio, es un hombre de 34 años en un estado de parálisis total, y lo que se logró fue que a través del BCI se envían las señales cerebrales y  las decodifica para formar letras, en un proceso que los científicos denominan “sistema auditivo de neurorretroalimentación”.

Cabe señalar que anteriormente ya se habían hecho trabajos donde se desarrollaron herramientas similares para permitir a personas con ELA “hablar” a través del movimiento de los ojos o músculos faciales, pero luego de que la enfermedad degenera los músculos hasta perder su control, ya no son capaces de comunicarse mediante este procedimiento.

Así que para combatir ese problema, el equipo liderado por Jonas Zimmermann, neurocientífico del Centro Wyss de Ginebra, utilizó este tipo de BCI de retroalimentación auditiva (neurofeedback), el cual consiste en implantar quirúrgicamente dos microelectrodos intracorticales en la corteza motora.

Cuando el paciente está afectado por el llamado síndrome de cautiverio total (CLIS, sus siglas en inglés), significa que tiene una parálisis absoluta, sin embargo, un experto comentó en un comunicado que, hasta ahora se desconocía si también “ha perdido la capacidad de su cerebro para generar comandos para la comunicación”.

La investigación duró dos años, y en este tiempo, el paciente aprendió a generar actividad cerebral probando diferentes movimientos, señales cerebrales que son detectadas por los microelectrodos y después decodificadas en tiempo real por un modelo de aprendizaje automático.

Con esta herramienta de inteligencia artificial (IA) se establecen las señales para atribuirles un significado de “sí” o “no”, además de descifrar lo que el paciente quiere comunicar, a través de un programa de deletreo que enuncia en voz alta las letras del alfabeto.

Y aquí se conjunta el “neurofeedback auditivo”, ya que el paciente es capaz de elegir, tras identificar el tono y la frecuencia del “feedback”, entre el “sí” o el “no” para confirmar o descartar una letra, y a partir de eso tienen la posibilidad de formar palabras y frases completas a una velocidad de un carácter por minuto aproximadamente.

Finalmente, Zimmermann destacó que “Previamente, se ha logrado una comunicación exitosa a través de BCIs en personas con parálisis. Pero creemos que nuestro estudio es el primero que logra una comunicación en sujetos que han perdido toda la capacidad de movimiento y, por tanto, este BCI es su único medio de comunicación”.

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