IA logra que mujer con parálisis hable de nuevo

Un equipo de científicos de la Universidad de California en Berkeley y San Francisco ha logrado un avance revolucionario en la tecnología médica: un dispositivo que traduce la actividad cerebral en palabras habladas casi en tiempo real.

Gracias a esta innovación, una mujer de 47 años con tetraplejia ha podido "hablar" nuevamente después de 18 años sin poder hacerlo.

Este dispositivo, basado en inteligencia artificial (IA), supera uno de los principales desafíos de las neuroprótesis del habla: la latencia o el retraso entre el intento de hablar y la emisión del sonido.

Investigadores lograron reducir este tiempo de respuesta a niveles casi sincrónicos, lo que permite una comunicación más natural y fluida para los pacientes con discapacidades del habla.

El estudio, publicado en la revista Nature Neuroscience, explica cómo se utilizó una interfaz cerebro-computadora para interpretar señales neuronales y convertirlas en sonido. Este enfoque emplea algoritmos similares a los de asistentes de voz como Siri o Alexa, según el co-investigador principal Gopala Anumanchipalli. "Por primera vez, hemos logrado una transmisión de voz casi en tiempo real a partir de datos neuronales", señaló el experto.

La investigación se realizó con una paciente que perdió la capacidad de hablar tras un accidente cerebrovascular. Los científicos implantaron electrodos en la corteza sensomotora del habla de la paciente, registrando su actividad cerebral mientras intentaba pronunciar frases en silencio. Posteriormente, entrenaron una red neuronal para decodificar estas señales y transformarlas en palabras audibles.

Uno de los avances más sorprendentes del estudio es la capacidad del dispositivo para imitar la voz original de la paciente. Utilizando grabaciones previas a su lesión, la IA reconstruyó su timbre y entonación, lo que permitió que sus palabras sonaran naturales y familiares. Edward Chang, otro de los científicos principales, destacó el impacto de este logro: "Este avance tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de vida de personas con parálisis severas".

Para probar la efectividad del sistema, los investigadores también evaluaron su capacidad para generar palabras fuera del vocabulario de entrenamiento. Utilizando el alfabeto fonético de la OTAN, demostraron que el modelo no solo reconocía patrones preestablecidos, sino que realmente aprendía los fundamentos del habla.

Este desarrollo representa un gran paso hacia la integración de interfaces cerebro-computadora en la vida cotidiana de personas con discapacidades del habla. Los investigadores esperan que estos avances en inteligencia artificial aceleren la creación de dispositivos prácticos que permitan a más pacientes recuperar su voz.

Con información de EFE.