UC Davis introduce una tecnología de interfaz cerebro-ordenador con alta precisión para ayudar a pacientes con discapacidades comunicativas.
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Investigadores de la Universidad de California, Davis, han desarrollado una tecnología de interfaz cerebro-ordenador (BCI) que convierte las señales cerebrales en texto legible con una precisión excepcionalmente alta, similar a la de alguien sin discapacidad leyendo en voz alta.
El estudio, publicado el 14 de agosto en el New England Journal of Medicine, destaca el caso de Casey Harrell, un padre de 45 años con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), que logró comunicarse claramente gracias a esta innovadora tecnología. Antes del estudio, Harrell tenía una capacidad muy limitada para hablar, alcanzando apenas 6.8 palabras por minuto. Sin embargo, después de implantar microelectrodos en su cerebro, su capacidad de comunicación mejoró significativamente, permitiéndole formar oraciones claras y precisas.
Durante las pruebas, Harrell utilizó un vocabulario de 50 palabras y logró una precisión del 99.6% en su primera sesión. En la segunda sesión, la precisión alcanzó el 100%, demostrando la efectividad del sistema. Este sistema, operado mediante la plataforma Backend for Realtime Asynchronous Neural Decoding (BRAND) y dispositivos de BlackRock Neurotech, procesa las señales cerebrales en tiempo real, permitiendo una comunicación fluida y precisa.
Este avance no solo representa una mejora en la calidad de vida de las personas con discapacidades comunicativas, sino que también abre puertas a futuras investigaciones y aplicaciones de la tecnología BCI en diferentes campos médicos y tecnológicos. La precisión y rapidez de esta tecnología podrían transformar la manera en que entendemos y asistimos a quienes enfrentan desafíos comunicativos severos.
El éxito de esta tecnología promete nuevas oportunidades para aquellos que han perdido su capacidad de hablar debido a condiciones neurológicas. Con cada avance, la ciencia abre nuevas vías para mejorar la comunicación y la interacción humana.
¿Qué impacto crees que tendrá esta tecnología en el futuro de la comunicación y el tratamiento de enfermedades como la ELA?
