Traduzindo sinais neurais em fala
Um novo implante cerebral - uma prótese de fala - mostrou uma capacidade promissora de traduzir os sinais cerebrais de uma pessoa no que ela está tentando dizer.
A nova tecnologia poderá um dia ajudar as pessoas incapazes de falar devido a distúrbios neurológicos a recuperar a capacidade de se comunicar através de uma interface cérebro-computador.
"Há muitos pacientes que sofrem de distúrbios motores debilitantes, como ELA (esclerose lateral amiotrófica) ou síndrome de encarceramento, que podem prejudicar a sua capacidade de falar," disse o professor Gregory Cogan, da Universidade Duke (EUA). "Mas as ferramentas atuais disponíveis para permitir a comunicação são geralmente muito lentas e complicadas."
Nos aparelhos demonstrados até agora, a diferença de velocidade entre as taxas de fala normal e a fala decodificada por computador deve-se sobretudo à pequena quantidade de sensores de atividade cerebral que podem ser fundidos em um pedaço de material fino como papel, que é então colocado sobre a superfície do cérebro. Menos sensores fornecem informações menos decifráveis para decodificar.
A equipe agora conseguiu inserir 256 sensores cerebrais microscópicos em um pedaço de plástico flexível de uso médico, do tamanho de um selo postal. Neurônios separados por apenas um grão de areia podem ter padrões de atividade totalmente diferentes ao coordenar a fala, por isso é necessário distinguir sinais de células cerebrais vizinhas para ajudar a fazer previsões precisas sobre a fala pretendida.
Muito a melhorar
No geral, o decodificador foi preciso em 40% das vezes. Ainda é pouco, mas é bastante impressionante se considerarmos que índices semelhantes de conversão do cérebro para a fala dos dispositivos demonstrados até agora requerem horas ou até dias de dados. O algoritmo de decodificação de fala usado pelo novo neuroimplante funcionou com apenas 90 segundos de dados falados durante um teste de 15 minutos.
Houve alguns resultados episódicos um pouco melhores para alguns sons, mas apenas entre alguns participantes. Foi o caso da letra "g" na palavra "gak", em que o decodificador acertou 84% das vezes quando era o primeiro som em uma sequência de três que compunham palavras sem sentido.
A precisão caiu, porém, à medida que o decodificador analisava os sons no meio ou no final de uma palavra sem sentido. Ele também não consegue distinguir entre dois sons semelhantes, como "p" e "b".
Assim, há um longo caminho a percorrer antes que tenhamos implantes neurais, mesmo estes extremamente invasivos, com pouco efeito prático para pacientes da vida real, que possam traduzir sinais neurais em fala inteligível. "Estamos no ponto em que ainda é muito mais lento do que a fala natural, mas você pode ver a trajetória onde poderá chegar lá," disse o professor Jonathan Viventi.
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