Sensores y la IA devuelven a los enfermos de ELA la capacidad de expresarse

Unos sensores con recursos de Inteligencia Artificial (IA) implantados en el cerebro podrían devolver la capacidad de expresarse de forma inteligible a pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA). La tecnología, desarrollada por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, en California (EE.UU.), transmite señales de determinadas regiones del cerebro relacionadas con el habla a un software que descodifica la actividad cerebral y la convierte en texto que aparece en la pantalla de un ordenador.

La solución ya se ha probado en una paciente de 68 años, antigua directora de recursos humanos que practicaba la equitación a diario. Le diagnosticaron ELA, una enfermedad neurodegenerativa progresiva que ataca las neuronas que controlan el movimiento. Sin embargo, en algunos pacientes de ELA, la enfermedad puede provocar dificultades en el habla. La paciente en cuestión ya no puede utilizar los músculos de los labios, la lengua, la laringe y la mandíbula para pronunciar los fonemas con claridad.

En la operación se implantaron dos pequeños sensores en la corteza cerebral del paciente, la capa más externa del cerebro. Los sensores se localizaron en dos regiones distintas, pero ambos trabajaban en la producción del habla. Están formados por matrices cuadradas de diminutos electrodos de silicio, y cada matriz contiene 64 electrodos, dispuestos en cuadrículas de 8 por 8 y espaciados aproximadamente la mitad del grosor de una tarjeta de crédito. Las matrices están unidas a finos cables de oro que salen del cráneo y se conectan a un ordenador.

Estos sensores actúan como interfaz entre el cerebro y el ordenador (iBCI – Intracortical Brain-Computer Interface). Combinados con un software de descodificación, pueden traducir la actividad cerebral que acompaña a los intentos de habla del paciente en palabras escritas.

El algoritmo de IA recibe y descodifica la información electrónica procedente del cerebro de la paciente y aprende a distinguir la actividad cerebral asociada a los intentos de pronunciar los 39 fonemas que componen la lengua inglesa. Para entrenar el algoritmo, la paciente se sometió a unas 25 sesiones, de unas cuatro horas de duración cada una, en las que intentaba repetir frases elegidas al azar a partir de muestras de conversaciones entre personas que hablaban por teléfono.

Aproximadamente un mes después de la intervención, los investigadores iniciaron sesiones dos veces por semana para entrenar el software que interpretaba el habla del paciente. Al cabo de cuatro meses, los intentos de habla se convirtieron en palabras escritas a una velocidad de 62 palabras por minuto, más de tres veces más rápido que el récord anterior de comunicación asistida por ICB, según el grupo de científicos.

“El ritmo del habla del paciente empieza a aproximarse a la velocidad natural de una conversación, de unas 160 palabras por minuto entre angloparlantes”, afirma el cirujano Jaimie Henderson, quien añade que esto demuestra que es posible descodificar el habla registrando la actividad de una zona muy pequeña de la superficie cerebral.

En 2021, Henderson y otros investigadores fueron coautores de un estudio sobre la conversión con éxito de la escritura imaginaria de una persona paralítica en texto utilizando un iBCI, consiguiendo una velocidad de 90 caracteres, o 18 palabras, por minuto, un récord mundial hasta entonces para una metodología iBCI.

Los resultados de la investigación actual se han publicado en un artículo en Nature. Los investigadores advierten de que el trabajo era una prueba científica de concepto y no es un dispositivo real que la gente pueda utilizar en la vida cotidiana, pero supone un gran avance para restablecer la comunicación rápida entre personas con parálisis que no pueden hablar.

Mercado de sensores médicos

Según un informe de Emergen Research, se espera que el valor del mercado mundial de sensores médicos alcance los 7.500 millones de dólares en 2032, con un crecimiento anual compuesto del 13,4% durante el periodo previsto.

Esta clase de sensores es esencial en la sanidad moderna, que controla a distancia las constantes vitales de pacientes con enfermedades crónicas, como la frecuencia cardiaca, la tensión arterial, la temperatura, los niveles de glucosa y la frecuencia respiratoria, entre otros, todo ello en tiempo real para facilitar el diagnóstico de diversos tipos de afecciones médicas. Además, el crecimiento de la población de edad avanzada y la mayor demanda de asistencia sanitaria a domicilio están impulsando la adopción de sensores médicos. Los avances en las tecnologías de sensores, como la miniaturización, la conectividad inalámbrica y los diseños para llevar puestos, también han contribuido al crecimiento de la demanda.

Según la encuesta, este mercado ya está bastante consolidado, con unos pocos actores que acaparan la mayor parte de los ingresos. Están en marcha diversas estrategias, como fusiones y adquisiciones, acuerdos estratégicos y contratos en torno a los procesos de desarrollo, prueba y lanzamiento de productos.

Uno de los principales retos del mercado de sensores médicos son las estrictas normas reglamentarias que buscan garantizar la seguridad, la precisión y la fiabilidad. Además, los problemas de interoperabilidad y la falta de normalización de los formatos de datos pueden limitar el uso eficaz de los sensores para la vigilancia y la toma de decisiones. La seguridad y la privacidad son otras preocupaciones en torno a los datos generados por los sensores médicos. Este escenario puede imponer algunas barreras de entrada a los nuevos actores y aumentar el tiempo y el coste de desarrollo de los productos.