Los científicos ahora pueden descifrar la actividad cerebral relacionada con el monólogo interno silencioso en las cabezas de las personas con hasta un 74% de precisión, según un nuevo estudio. En una nueva investigación publicada hoy en Cell, los científicos de la Universidad de Stanford decodificaron palabras imaginarias de cuatro participantes con parálisis severa debido a la ELA o el accidente cerebrovascular del tronco encefálico. Además de ser absolutamente salvajes, los hallazgos podrían ayudar a las personas que no pueden hablar se comunican más fácilmente usando interfaces cerebrales (BCIS), dicen los investigadores. «Esta es la primera vez que logramos comprender cómo se ve la actividad cerebral cuando piensas en hablar», dijo en un comunicado la autora principal Erin Kunz, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Stanford. «Para las personas con discapacidades severas y motores, los BCI capaces de decodificar el discurso interno podrían ayudarlos a comunicarse mucho más fácilmente y más naturalmente». Anteriormente, los científicos han logrado decodificar el intento de habla usando BCIS. Cuando las personas intentan hablar físicamente en voz alta involucrando los músculos relacionados con el habla, estas tecnologías pueden interpretar la actividad cerebral resultante y escribir lo que están tratando de decir. Pero aunque efectivos, los métodos actuales de comunicación asistida por BCI pueden ser agotadores para las personas con control muscular limitado. El nuevo estudio es el primero en tomar directamente el discurso interno. Para hacerlo, los investigadores registraron la actividad en la corteza motora, la región responsable de controlar los movimientos voluntarios, incluido el habla, utilizando microelectrodos implantados en la corteza motora de los cuatro participantes. Los investigadores encontraron que el discurso intentado e imaginado activa patrones similares, aunque no idénticos, de actividad cerebral. Entrenaron a un modelo de IA para interpretar estas señales de habla imaginadas, decodificando las oraciones de un vocabulario de hasta 125,000 palabras con una precisión de hasta un 74%. En algunos casos, el sistema incluso recogió pensamientos internos no previos, como los participantes de los números contados en silencio durante una tarea. Para las personas que desean usar la nueva tecnología pero que no siempre quieren sus pensamientos internos sobre la explosión completa, el equipo agregó un mecanismo controlado por contraseña que evitó que el BCI decodificara el discurso interno a menos que los participantes pensaron en una contraseña («Chitty Chitty Bang Bang» en este caso). El sistema reconoció la contraseña con más del 98% de precisión. Si bien el 74% de precisión es alta, la tecnología actual todavía comete una cantidad sustancial de errores. Pero los investigadores esperan que pronto, los dispositivos de grabación más sensibles y los mejores algoritmos puedan aumentar aún más su rendimiento. «El futuro de BCIS es brillante», dijo en un comunicado Frank Willett, profesor asistente en el Departamento de Neurocirugía de Stanford y el autor principal del estudio. «Este trabajo da una verdadera esperanza de que el discurso BCIS pueda algún día restaurar la comunicación que sea tan fluida, natural y cómoda como el discurso conversacional».