Mostren un mètode perquè gent amb paràlisi pugui escriure a l'ordinador amb el pensament
El participant no pot fer moviments del coll en avall (F. Willett et al./Nature 2021/Howard Hughes Medical Institute)

Un nou mètode permet doblar la velocitat d'escriptura d'un tetraplègic amb el pensament

El participant imaginava que escrivia a mà i el sistema identificava les lletres i escrivia el text, a una velocitat de 90 caràcters per minut

Xavier DuranActualitzat

Un mètode que combina intel·ligència artificial i elèctrodes inserits en el cervell ha permès obtenir un nou rècord perquè gent amb paràlisi pugui escriure a la pantalla d'un ordinador.

Es tracta d'un mètode en què la persona imagina que escriu a mà i uns algoritmes dedueixen en quines lletres pensa. L'estudi l'ha dirigit Francis Willett, de la Universitat de Stanford i l'Institut Mèdic Howard Hughes (HHMI), i s'ha publicat a la revista Nature.

Un dels participants ha assolit aquesta marca de velocitat. Es tracta d'una persona que va perdre tota capacitat de moviment per sota del coll a causa d'una lesió medul·lar l'any 2007.

El 2016, li van implantar al cervell dos petits xips dels anomenats interfície cervell-ordinador (BCI en anglès). Així es recollien els senyals d'una part de l'escorça motora, zona del cervell que governa el moviment de les mans, i es transmetien per cable a un ordinador. Allà, uns algoritmes d'intel·ligència artificial descodificaven els senyals per identificar les lletres que la persona volia escriure.

El 2017, els mateixos investigadors van publicar a la revista eLife els resultats d'un estudi en què aquest participant imaginava que premia tecles concretes en un iPad. Havia de concentrar-se per imaginar que ordenava el moviment dels dits, perquè en realitat estava impossibilitat per fer-ho.

Els algoritmes, després d'un llarg entrenament, deduïen quines tecles volia prémer i escrivien el text. Es va aconseguir escriure 40 caràcters per minut.


90 caràcters per minut i un encert del 94,1%

Aquesta vegada, el procediment ha estat més sofisticat. El participant no havia d'imaginar que premia tecles, sinó que movia el braç i la mà per dibuixar lletres, com si escrivís en el paper.

Esquema de com es desenvolupa el procés (F. Willett et al./Nature 2021/Howard Hughes Medica)


L'entrenament va consistir que l'individu es concentrés a imaginar com escrivia diverses lletres. Cadascuna la imaginava deu vegades i així el sistema podia associar el senyal neuronal amb la lletra triada.

Després d'un llarg entrenament per aprendre a concentrar-se en aquesta manera d'imaginar que escrivia a mà, es va assajar el sistema. I finalment, va assolir una velocitat de 90 caràcters -unes 18 paraules- per minut. Les lletres apareixien a la pantalla amb una diferència, respecte al pensament, de només mig segon.

El percentatge d'encert era molt elevat, 94,1%. Quan es va utilitzar un sistema d'autocorrecció, com els que tenim en els mòbils, l'error va ser només de l'1%.

Aquest vídeo de Willett, Nature i l'Institut Mèdic Howard Hughes explica l'experiència:

 

 


El participant va fer dues proves. En la primera, escrivia frases pactades i senzilles. Després, li van proposar respondre a algunes preguntes, cosa que implicava més lentitud perquè les havia de pensar. En aquest cas, la velocitat va ser de 73,8 caràcters per minut, amb un error cada 11 o 12 caràcters.

Els autors recalquen que la velocitat de 90 caràcters és comparable a la de persones de la mateixa edat escrivint en el teclat d'un mòbil, que sol ser d'uns 115 caràcters per minut.

Els resultats suggereixen que una interfície BCI per escriure a mà permet descodificar moviments ràpids fins i tot uns deu anys després de la lesió medul·lar. I que, com comenta Willett, imaginar el traç facilita la identificació de les lletres:

"Hem après que moviments intencionats complicats que impliquen canviar la velocitat i fer trajectòries corbes, com escriure a mà, poden ser interpretades més fàcilment i més ràpidament per un sistema d'algoritmes d'intel·ligència artificial que moviments més simples, com ara imaginar que movem un cursor amb una trajectòria recta i a velocitat fixa. El traç de cada lletra és diferent I això fa més fàcil distingir-les."

Els autors també suggereixen que el sistema es podria ampliar i fer-lo servir en accions com ara imaginar que es parla en persones que no poden fer-ho.

Tot i així, en un comentari que acompanya l'article, Pavithra Rajeswaran i Amy Orsborn, de la Universitat de Washington a Seattle, creuen que s'ha d'anar amb precaució:

"Necessitem aconseguir un gran rendiment i benefici en el seu ús per justificar un procés car i amb riscs com és implantar elèctrodes en el cervell."

També consideren crucial conduir estudis que mostrin si el sistema assoleix aquests resultats amb altres usuaris i amb proves fora del laboratori. I, finalment, que cal estudiar si es pot aplicar a altres alfabets:

"Les simulacions de Willet i els seus col·legues subratllen que molts caràcters de l'alfabet llatí s'escriuen de manera similar (r, u i v, per exemple) i per això són més difícils de classificar que altres. Un de nosaltres dos parla tàmil, que té 247 caràcters, sovint relacionats de forma molt propera, i per això serien molt més difícils de classificar. El tema de la traducció és especialment pertinent per llengües que no estan encara ben representades en els models d'aprenentatge automàtic de llenguatge predictiu".

De moment, les interfícies utilitzades en aquest estudi només es poden fer servir per a recerca i el seu ús comercial encara no està aprovat.

ARXIVAT A:
TecnologiaSalut
Anar al contingut