Implantes cerebrais revolucionam comunicação para pessoas com paralisia
Duas mulheres que perderam a capacidade de falar devido a diferentes condições médicas agora conseguem se comunicar por meio de implantes cerebrais, de acordo com estudos recentes publicados na revista Nature. Uma mulher tinha esclerose lateral amiotrófica (ELA), afetando os neurônios motores, enquanto a outra teve um derrame no tronco cerebral. Através do uso de interfaces cérebro-computador (ICCs), elas conseguem se comunicar por meio de um computador a velocidades comparáveis a uma conversa normal.
Ao decodificar a atividade neural ligada aos movimentos faciais usados na fala, os dispositivos implantados alcançam taxas de comunicação de 62 e 78 palavras por minuto, respectivamente. Embora isso fique aquém da taxa de fala natural de cerca de 160 palavras por minuto, isso marca um progresso significativo no campo das interfaces cérebro-computador. Os resultados oferecem esperança para restaurar a fala em tempo real para pessoas com paralisia.
ICCs coletam e interpretam sinais cerebrais, convertendo-os em comandos para dispositivos externos. Tais sistemas permitiram que pessoas paralisadas controlassem braços robóticos, jogassem jogos e enviassem e-mails usando seus pensamentos. Pesquisas anteriores demonstraram a tradução da fala pretendida em texto na tela, mas com limitações em termos de velocidade, precisão e vocabulário.
Em um estudo, pesquisadores da Universidade Stanford desenvolveram uma ICC utilizando a matriz de Utah, um sensor com 64 cerdas com eletrodos que coletam a atividade neural. Eles treinaram uma rede neural artificial para decodificar os sinais cerebrais e transformá-los em palavras exibidas. Testes em uma participante com ELA mostraram a capacidade de se comunicar a uma taxa média de 62 palavras por minuto, com uma taxa de erro de 23,8% em um vocabulário de 125.000 palavras.
Outro estudo realizado por uma equipe da Universidade da Califórnia em São Francisco (UCSF) envolveu uma matriz na superfície cerebral com 253 eletrodos. Eles treinaram um modelo de aprendizado profundo para interpretar dados neurais enquanto uma paciente que teve um derrame movia os lábios sem produzir sons. O sistema atingiu uma taxa de tradução de 78 palavras por minuto, uma melhoria substancial em relação à taxa de 14 palavras por minuto do dispositivo de comunicação anterior. Essa ICC demonstrou uma taxa de erro de 4,9% ao decodificar frases de um conjunto de 50 frases.
Ambos os estudos refletem avanços nas interfaces cérebro-computador, oferecendo potencial para uma comunicação mais natural e fluida para pessoas com paralisia. A tecnologia, embora promissora, ainda enfrenta desafios, como altas taxas de erro e a necessidade de confiabilidade de longo prazo do dispositivo. Os esforços para tornar as ICCs sem fio e mais práticas para uso diário também estão em andamento.
A recente inovação na área médica trouxe esperança renovada para indivíduos que perderam a capacidade de falar devido a condições médicas incapacitantes. Dois estudos pioneiros detalharam como interfaces cérebro-computador (ICCs) estão desbloqueando a capacidade de comunicação para pessoas com paralisia, usando implantes cerebrais avançados. Esses implantes decodificam os sinais cerebrais associados aos movimentos faciais usados na fala, permitindo que as palavras se materializem em uma tela de computador a taxas surpreendentes.
Uma equipe da Universidade Stanford desenvolveu um BCI utilizando a matriz Utah, que captura a atividade neural por meio de microeletrodos. Por outro lado, pesquisadores da Universidade da Califórnia em São Francisco (UCSF) optaram por uma matriz cerebral de superfície com centenas de eletrodos. Ambos os estudos treinaram modelos de aprendizado profundo para decifrar os dados neurais, transformando-os em palavras e frases compreensíveis. [Wired]
