Trasformare i pensieri in linguaggio per le persone con disabilità

Un gruppo di scienziati è riuscito a "tradurre" l'attività cerebrale in parole con una precisione fino al 74%. Questa svolta permetterà alle persone con gravi disabilità del linguaggio di comunicare.

Questa scoperta, condotta dalla Stanford University in California (Stati Uniti) e pubblicata questo giovedì sulla rivista Cell , potrebbe aiutare le persone che non possono parlare a comunicare più facilmente utilizzando le tecnologie di interfaccia cervello-computer (BCI).

"È la prima volta che riusciamo a capire come funziona l'attività cerebrale quando pensiamo semplicemente di parlare", afferma l'autrice principale Erin Kunz della Stanford University.

"Per le persone con gravi disabilità motorie e del linguaggio, le BCI in grado di decodificare il linguaggio interno potrebbero aiutarle a comunicare in modo molto più semplice e naturale", spiega.

Interfacce cervello-computer

Le interfacce a comunicazione interconnessa (BCI) sono uno strumento che può aiutare le persone con disabilità. Utilizzando sensori impiantati nelle regioni cerebrali che controllano il movimento, questi sistemi decodificano i segnali neurali relativi al movimento e li convertono in azioni , come muovere una mano protesica.

Per le persone paralizzate, alcuni BCI sono stati in grado di interpretare l'attività cerebrale degli utenti che cercavano di parlare ad alta voce attivando i muscoli correlati e "scrivere" ciò che stavano cercando di dire .

Ma in questi casi, anche con sistemi che tracciano i movimenti oculari degli utenti mentre digitano le parole, cercare di parlare risulta faticoso e lento per chi ha un controllo muscolare limitato .

In questi casi, sarebbe utile verificare se le BCI potrebbero decodificare il linguaggio interiore: "Se si dovesse semplicemente pensare al linguaggio invece di cercare di pronunciarlo, sarebbe potenzialmente più facile e veloce per queste persone ", afferma Benyamin Meschede-Krasa, coautore senior e ricercatore a Stanford.

Per scoprirlo, hanno registrato l'attività neurale di microelettrodi impiantati nella corteccia motoria , una regione del cervello responsabile del linguaggio , di quattro persone affette da grave paralisi dovuta a sclerosi laterale amiotrofica (SLA) o a ictus del tronco encefalico.

Hanno poi chiesto ai partecipanti di provare a parlare o di immaginare di dire una serie di parole e hanno scoperto che il tentativo di parlare e il linguaggio interiore attivavano regioni cerebrali sovrapposte ed evocavano modelli simili di attività neurale, sebbene il linguaggio interiore avesse un'intensità di attivazione complessivamente più debole.

Utilizzando dati vocali interni, il team ha addestrato modelli di intelligenza artificiale a interpretare parole immaginate e, in una dimostrazione di prova di concetto, il BCI è stato in grado di decodificare frasi immaginate da un vocabolario di 125.000 parole con una precisione del 74% .

Il BCI è stato anche in grado di captare il linguaggio interiore che ad alcuni partecipanti non era mai stato chiesto di dire, come i numeri quando veniva chiesto loro di contare i cerchi rosa sullo schermo.

Il team ha anche scoperto che, sebbene il tentativo di parlare e il linguaggio interiore producessero modelli simili di attività neurale nella corteccia motoria, erano sufficientemente diversi da poter essere distinti in modo affidabile l'uno dall'altro.

Secondo Frank Willett, ricercatore di Stanford e autore principale dello studio, i ricercatori possono utilizzare questa distinzione per addestrare le BCI a ignorare completamente il linguaggio interiore.

Il team ha inoltre dimostrato un meccanismo controllato da password che impedirebbe al BCI di decodificare il parlato interno a meno che non venga sbloccato temporaneamente con una parola chiave scelta.

Nel loro esperimento, gli utenti potevano pensare alla frase "chitty chitty bang bang" per avviare la decodifica del parlato interno. Il sistema ha riconosciuto la password con una precisione superiore al 98%.

"Il futuro delle interfacce BCI è luminoso. Questo lavoro offre una concreta speranza che le interfacce BCI vocali possano un giorno ripristinare una comunicazione fluida, naturale e confortevole come il parlato", sottolinea Willett.

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