Nueva interfaz cerebral permite a personas con parálisis comunicar habla y gestos simultáneos mediante inteligencia artificial

Comunicarse va mucho más allá de emplear palabras; los gestos y movimientos faciales aportan riqueza y matices a las conversaciones, facilitando una interacción más completa y humana. Sin embargo, para quienes sufren parálisis a causa de enfermedades o accidentes, esta comunicación puede verse drásticamente limitada. Frente a este reto, han surgido las interfaces cerebro-ordenador, conocidas como BCI (por las siglas en inglés de Brain-Computer Interface). Estas tecnologías buscan restituir funciones motoras a través de la interpretación de la actividad neuronal, traduciéndola en instrucciones para dispositivos externos.

Hasta ahora, como explican investigadores del área, los BCIs solían centrarse únicamente en devolver la capacidad de hablar o de mover extremidades, lo que reducía las posibilidades comunicativas. Una innovación desarrollada por especialistas de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) apunta a una solución más compleja: una interfaz capaz de decodificar y transmitir, en cuestión de segundos, tanto el habla como los gestos no verbales de forma simultánea, según se detalla en un estudio publicado por la revista Nature Neuroscience.

Esta propuesta tecnológica enfrenta un desafío considerable. Los científicos advierten que las señales neuronales responsables del habla y de los movimientos gestuales suelen interferirse entre sí cuando ambas acciones son intentadas al mismo tiempo. En palabras del propio estudio, “uno de los principales desafíos es desarrollar sistemas de decodificación que mantienen su precisión cuando se intentan comportamientos simultáneamente”, ya que los patrones neuronales combinados son distintos a los que ocurren cuando cada acción se realiza por separado.

La fase experimental de esta tecnología se llevó a cabo con tres participantes, identificados bajo seudónimos: Bravo-1r, afectado por un derrame cerebral a los 20 años; Bravo-3, también víctima de un derrame cerebral; y Bravo-6, diagnosticado con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad que deteriora las neuronas motoras. Con ellos, se probó decodificar 10 frases y 10 gestos distintos, ajustando la interfaz a las capacidades de cada uno.

El prototipo requiere todavía una cirugía cerebral para instalar 253 electrodos en la superficie del hemisferio izquierdo. Dos decodificadores analizan simultáneamente la actividad neuronal vinculada al habla y a los movimientos corporales. Como explicó Samantha Brosler, estudiante de doctorado en bioingeniería citada por Nature, la interfaz abarca una amplia zona sensoriomotora, permitiendo captar señales para ambos tipos de comunicación. A través de inteligencia artificial, la información se transforma en texto en pantalla y en movimientos de un avatar virtual adaptado a los gustos de cada participante. En los ensayos clínicos, la tasa de éxito varió entre el 75% y el 100%, mostrando avances hacia sistemas neuroprotésicos más completos.

Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.

¿Cómo funciona una interfaz cerebro-ordenador (BCI) para personas con parálisis?

Las interfaces cerebro-ordenador, conocidas como BCI, traducen la actividad neuronal en comandos para dispositivos externos. En el caso presentado por la Universidad de California, estos dispositivos requieren la implantación de electrodos que detectan señales en la corteza cerebral para convertirlas en texto o movimientos no verbales, permitiendo que personas con parálisis se comuniquen de manera más eficiente.

¿Qué avances logró el estudio publicado en Nature Neuroscience sobre comunicación para personas con parálisis?

El estudio de Nature Neuroscience documenta el desarrollo de un sistema capaz de decodificar y transmitir a la vez frases habladas e intenciones de gestos, superando la limitación de sistemas previos que solo permitían uno de estos modos por vez. Entre los participantes, la tasa de éxito varió entre 75% y 100%, evidenciando avances hacia la restitución de una comunicación más natural para quienes han perdido funciones motoras.