Transformando pensamentos em linguagem para pessoas com deficiência

Um grupo de cientistas conseguiu "traduzir" a atividade cerebral em palavras com uma precisão de até 74%. Essa descoberta permitirá que pessoas com deficiências graves de fala se comuniquem.

Este avanço, liderado pela Universidade de Stanford, na Califórnia (Estados Unidos) e publicado esta quinta-feira na revista Cell , pode ajudar pessoas que não conseguem falar a se comunicar mais facilmente usando tecnologias de interface cérebro-computador (BCI).

"Esta é a primeira vez que conseguimos entender como é a atividade cerebral quando você está apenas pensando em falar", diz a autora principal Erin Kunz, da Universidade de Stanford.

"Para pessoas com deficiências motoras e de fala graves, BCIs capazes de decodificar a fala interna podem ajudá-las a se comunicar com muito mais facilidade e naturalidade", explica ele.

Interfaces cérebro-computador

As ICCs são uma ferramenta que pode ajudar pessoas com deficiência. Usando sensores implantados nas regiões do cérebro que controlam o movimento, esses sistemas decodificam sinais neurais relacionados ao movimento e os convertem em ações , como mover uma mão protética.

Para pessoas com paralisia, alguns BCIs conseguiram interpretar a atividade cerebral de usuários tentando falar em voz alta, ativando os músculos relacionados e "escrever" o que eles estão tentando dizer .

Mas nesses casos, mesmo com sistemas que rastreiam os movimentos dos olhos dos usuários para digitar palavras, tentar falar é cansativo e lento para aqueles com controle muscular limitado .

Nesses casos, seria bom ver se as BCIs poderiam decodificar a fala interior: "Se você apenas tiver que pensar sobre a fala em vez de tentar falá-la, será potencialmente mais fácil e rápido para essas pessoas ", diz Benyamin Meschede-Krasa, coautor sênior e pesquisador em Stanford.

Para descobrir, eles registraram a atividade neural de microeletrodos implantados no córtex motor — uma região do cérebro responsável pela fala — de quatro pessoas com paralisia grave devido à esclerose lateral amiotrófica (ELA) ou um derrame no tronco cerebral.

Eles então pediram aos participantes que tentassem falar ou imaginassem dizer uma série de palavras e descobriram que a tentativa de falar e a fala interna ativaram regiões cerebrais sobrepostas e evocaram padrões semelhantes de atividade neural, embora a fala interna tivesse uma intensidade de ativação mais fraca no geral.

Usando dados de fala interna, a equipe treinou modelos de IA para interpretar palavras imaginadas e, em uma demonstração de prova de conceito, o BCI foi capaz de decodificar frases imaginadas de um vocabulário de até 125.000 palavras com 74% de precisão .

O BCI também foi capaz de captar a fala interior que alguns participantes nunca tinham sido instruídos a dizer, como números quando solicitados a contar os círculos rosa na tela.

A equipe também descobriu que, embora a tentativa de fala e a fala interior produzissem padrões semelhantes de atividade neural no córtex motor, elas eram diferentes o suficiente para serem distinguidas de forma confiável uma da outra.

Para o pesquisador de Stanford Frank Willett, principal autor do artigo, os pesquisadores podem usar essa distinção para treinar BCIs a ignorar completamente a fala interior.

A equipe também demonstrou um mecanismo controlado por senha que impediria o BCI de decodificar a fala interna, a menos que fosse temporariamente desbloqueado com uma palavra-chave escolhida.

No experimento, os usuários conseguiam pensar na frase "chitty chitty bang bang" para iniciar a decodificação da fala interna. O sistema reconheceu a senha com mais de 98% de precisão.

"O futuro das ICCs é promissor. Este trabalho oferece uma esperança real de que as ICCs de fala possam um dia restaurar a comunicação tão fluida, natural e confortável quanto a fala em conversas", enfatiza Willett.

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OB