Recentemente la rivista Nature ha pubblicato un articolo dove si dimostra l’efficacia di un nuovo metodo di comunicazione per le persone con paralisi. Un metodo che utilizza un computer per decodificare i tentativi di scrittura a mano dai segnali cerebrali. L’approccio può consentire una comunicazione molto più rapida di quanto fosse possibile in precedenza.
Una rete neurale per l’apprendimento automatico
Le interfacce cervello-computer (BCI) possono ripristinare la comunicazione nelle persone che hanno perso la capacità di muoversi o parlare. Uno dei principali obiettivi della ricerca in questo campo è stato il ripristino di grandi movimenti, come raggiungere e afferrare. Tuttavia, movimenti di abilità, come la scrittura a mano o la digitazione tattile, potrebbero consentire velocità di comunicazione più elevate, in precedenza erano state limitate a un massimo di circa 40 caratteri al minuto utilizzando la digitazione punta e clicca con un cursore del computer 2D.
Francis Willett e colleghi hanno scoperto che un partecipante al loro studio, che era paralizzato dal collo in giù, era in grado di raggiungere una velocità di scrittura di 90 caratteri al minuto con una precisione del 94,1%, quando utilizzava la nuova scrittura a mano BCI. Gli autori hanno incaricato il partecipante di “tentare” di scrivere frasi come se la sua mano non fosse paralizzata, immaginando di tenere una penna su un pezzo di carta a righe.
Durante questo esercizio, il BCI ha utilizzato una rete neurale, un tipo di apprendimento automatico, per tradurre i movimenti di scrittura a mano tentati dall’attività neurale in testo in tempo reale. Le velocità di digitazione raggiunte sono più del doppio di quelle riportate finora per qualsiasi altro BCI e sono paragonabili alle velocità di digitazione tipiche degli smartphone nelle persone della stessa fascia di età del partecipante allo studio (115 caratteri al minuto).
Decodificare il discorso di qualcuno che non può parlare
I risultati della prova di concetto aprono un nuovo approccio per le BCI e suggeriscono che sono in grado di decodificare con precisione movimenti rapidi e precisi anche anni dopo la paralisi. Tuttavia, saranno necessarie ulteriori dimostrazioni della sua longevità, sicurezza ed efficacia del metodo, prima che possa essere utilizzato in modo diffuso. Inoltre, gli autori suggeriscono che questi sistemi potrebbero essere applicati più in generale a qualsiasi comportamento sequenziale che non può essere osservato direttamente. Ad esempio decodificare il discorso di qualcuno che non può più parlare. Tuttavia, la tecnologia “dovrà fornire prestazioni straordinarie e vantaggi in termini di usabilità per giustificare le spese e i rischi associati all’impianto di elettrodi nel cervello”, notano Pavithra Rajeswaran e Amy Orsborn in un articolo di accompagnamento di News & Views.
