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El Mercurio | Tecnólogo Médico UNAB habla por avances en pacientes ELA
Matías Villarroel, académico de la carrera de Tecnología Médica de la UNAB, sede Concepción, aborda los progresos científicos luego que un hombre con ELA pudiera comunicarse gracias a una interfaz creada en Estados Unidos.
Un hombre con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), que presentaba graves problemas para hablar, pudo comunicarse gracias a una interfaz cerebro-computador que traduce las señales cerebrales en texto, y luego voz, con un 97% de precisión.
El beneficiado fue Casey Harrell, de 45 años, a quien investigadores de la U.
California Davis (EE.UU.) implantaron, en julio de 2023, una serie de sensores y 256 microelectrodos en la circunvolución precentral izquierda, una región del cerebro responsable de coordinar el habla.
El sistema registra e interpreta la actividad cerebral cuando el usuario intenta hablar y convierte esta información en un texto que un computador «lee» con una voz similar a la de Harrell (se compuso utilizando un software entrenado con muestras de audio existentes de su voz).
Es una tecnología que se usa para restaurar la comunicación entre las personas que
no pueden hablar debido a parálisis o afecciones neurológicas como el ELA.
ELA: precisión en pacientes
También conocida como enfermedad de Lou Gehrig, ELA afecta las células nerviosas que controlan el movimiento en todo el cuerpo, lo que provoca una pérdida gradual de la capacidad de pararse, caminar y utilizar las manos.
También puede hacer que una persona pierda el control de los músculos utilizados para hablar, lo que lleva a una pérdida del habla comprensible.
Es el segundo dispositivo en desarrollo. Existe Neuralink, creado por Elon Musk.
«Ambas tecnologías representan un salto significativo en el campo de la neurociencia aplicada y la interacción entre humanos y las máquinas», plantea Matías Villarroel, máster (c) en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Sanidad y académico de Tecnología Médica en la U. Andrés Bello, sede Concepción.
El dispositivo empleado en Harrell en una primera sesión le permitió utilizar 50 palabras. Pero en una segunda sesión el vocabulario potencial aumentó a 125 mil palabras.
«En este punto, podemos decodificar lo que Casey intenta decir aproximadamente el 97% de las veces», afirma el estudio.
Según Villarroel, este nivel de precisión representa un avance significativo. «La rapidez con la que el sistema puede entrenarse y adaptarse a los usuarios permite alcanzar altas precisiones en tiempos cortos, lo que lo hace más accesible y práctico», dijo.
