Un equipo de investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) desarrolló una interfaz cerebro-computadora capaz de decodificar de forma simultánea el habla pensada y ciertos gestos comunicativos para animar un avatar digital. El trabajo, publicado en la revista Nature Neuroscience, representa un avance en el desarrollo de prótesis de comunicación para personas con parálisis, incluyendo a quienes conviven con esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
Cómo funciona la interfaz cerebral
El sistema combina señales cerebrales registradas por un único implante con modelos de aprendizaje automático. A partir de estos datos, la tecnología traduce la intención de hablar y de realizar movimientos corporales asociados en voz y gestos reproducidos por una representación virtual de la persona.
Según explicó Samantha Brosler, autora principal del estudio, el objetivo es superar las interfaces que restauran una sola función para avanzar hacia sistemas que devuelvan múltiples formas de comunicación. La investigadora destacó que los gestos aportan significado, énfasis y contexto, y en algunos casos pueden sustituir por completo al habla.
Diseño del estudio y primeros resultados
La prueba de concepto se evaluó en dos participantes con parálisis. Uno de ellos trabajó con un repertorio de diez gestos y el otro con cuatro. El sistema logró decodificar con precisión palabras y movimientos pensados, como asentir, negar con la cabeza, saludar con la mano o encogerse de hombros.
El equipo de investigación, que incluye a Edward Chang como investigador principal, señaló que el próximo paso será expandir el vocabulario disponible y abarcar un rango más continuo de movimientos a lo largo del cuerpo.
Desafíos clínicos y técnicos por resolver
Especialistas externos valoraron el hallazgo, pero advirtieron sobre las limitaciones actuales de la tecnología. Richard Rosch, del King’s College London, destacó la superposición de las zonas cerebrales que procesan el habla y los gestos, aunque remarcó que el sistema requiere una cirugía cerebral significativa y muestra un menor desempeño al procesar movimientos del lado opuesto al implante.
Por su parte, Scott Wellington, de la Universidad de Bath, señaló que los modelos de aprendizaje automático dependen en gran medida de las señales cerebrales de cada individuo. Esta necesidad de personalización dificulta la creación de modelos generalizables y podría retrasar una adopción clínica extendida.
Los autores del estudio aclararon que la tecnología no se encuentra disponible hoy como tratamiento estándar, sino que constituye una demostración inicial de sus posibilidades para personas que han perdido la capacidad de vocalizar por ELA, accidentes cerebrovasculares u otras enfermedades neurológicas.
Fuente: CureCompass — https://curecompass.com.ar/la-universidad-de-california-creo-un-implante-cerebral-que-permite-hablar-y-gesticular-mediante-un-avatar-digital/
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