Gracias a una interfaz cerebro-computadora, un paciente con parálisis logró controlar un brazo robótico solo con sus pensamientos
Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) permiten que el cerebro humano se comunique directamente con una computadora, transformando señales neuronales en comandos que pueden controlar dispositivos externos. Estas tecnologías utilizan inteligencia artificial para interpretar la actividad cerebral, incluso cuando los movimientos son solo imaginados. Sin embargo, un desafío clave es que la actividad neuronal cambia con el tiempo, lo que hace que los sistemas BCI tradicionales pierdan precisión rápidamente. Este estudio ha logrado superar ese obstáculo, permitiendo un control más estable y prolongado.
Investigadores de la Universidad de California en San Francisco han desarrollado una BCI que permite a un hombre con parálisis controlar un brazo robótico simplemente imaginando los movimientos. La novedad de este sistema radica en que funcionó durante siete meses sin requerir ajustes, un avance significativo en comparación con dispositivos anteriores, que solo eran efectivos por uno o dos días.
El dispositivo emplea un modelo de inteligencia artificial que se adapta a los cambios sutiles en la actividad cerebral a lo largo del tiempo. Esta capacidad de ajuste permite que el usuario refine sus movimientos mentales, lo que lleva a una mayor precisión en el control del brazo robótico. «Esta combinación de aprendizaje entre humanos e inteligencia artificial es la próxima fase para estas interfaces cerebro-computadora», explicó el neurólogo Karunesh Ganguly, profesor de neurología y miembro del Instituto Weill de Neurociencias de UCSF. «Es lo que necesitamos para lograr una función sofisticada y realista».
El estudio, financiado por los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU., fue publicado el 6 de marzo en la revista Cell.
Uno de los hallazgos clave de la investigación fue descubrir cómo cambia la actividad cerebral a diario cuando una persona imagina un movimiento repetidamente. Programar la inteligencia artificial para tener en cuenta estos cambios fue la clave para mantener el funcionamiento del dispositivo a largo plazo.
Cómo cambia la actividad cerebral
Ganguly, que ha estudiado patrones de actividad cerebral en animales, observó que la representación de los movimientos en el cerebro cambia de un día a otro a medida que los sujetos aprenden. Sospechó que algo similar ocurría en humanos y que esto explicaba por qué las BCI perdían efectividad rápidamente.
Para probar esta hipótesis, Ganguly y el investigador en neurología Nikhilesh Natraj trabajaron con un participante que había quedado paralizado tras un derrame cerebral. El paciente no podía hablar ni moverse, pero tenía pequeños sensores implantados en la superficie del cerebro capaces de registrar la actividad neuronal cuando imaginaba movimientos.
Los investigadores le pidieron que imaginara mover distintas partes de su cuerpo, como manos, pies o cabeza. Aunque físicamente no podía hacerlo, su cerebro aún generaba señales asociadas a esos movimientos. La BCI captó estas señales a través de los sensores y las registró.
El equipo descubrió que la forma de las representaciones cerebrales de los movimientos se mantenía constante, pero su ubicación en el cerebro variaba ligeramente de un día a otro.
De la imaginación a la realidad
Para entrenar la inteligencia artificial, Ganguly pidió al paciente que imaginara hacer movimientos sencillos con los dedos, manos o pulgares durante dos semanas. Durante este tiempo, los sensores registraron su actividad cerebral para que la IA pudiera aprender a interpretar sus señales.
Sin embargo, cuando el paciente intentó controlar directamente el brazo robótico, los movimientos no eran muy precisos. Para mejorar su control, los investigadores le hicieron practicar con un brazo robótico virtual que le proporcionaba retroalimentación sobre la precisión de sus visualizaciones. Con el tiempo, el participante aprendió a mover el brazo virtual con mayor exactitud.
Cuando pasó al brazo robótico real, solo necesitó unas pocas sesiones de práctica para transferir sus habilidades al mundo físico.
El paciente logró usar el brazo robótico para recoger bloques, girarlos y moverlos a diferentes lugares. También pudo abrir una alacena, sacar un vaso y llevarlo hasta un dispensador de agua.
Siete meses después del inicio del experimento, el participante aún podía controlar el brazo robótico con solo una breve sesión de calibración de 15 minutos para ajustar su BCI a los cambios en la actividad cerebral.
Ahora, Ganguly y su equipo trabajan en mejorar los modelos de IA para que el brazo robótico se mueva con mayor velocidad y fluidez. También planean probar la tecnología en un entorno doméstico, con el objetivo de que las personas con parálisis puedan recuperar funciones básicas como alimentarse o beber agua de forma independiente.
Ganguly es optimista sobre el futuro de esta tecnología. «Estoy muy seguro de que ahora sabemos cómo construir el sistema y que podemos hacer que funcione», afirmó.
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