Egy agyi implantátum akár 84 százalékos pontossággal alakítja át a gondolatokat beszéddé – a remény az, hogy a neurológiai betegségek miatt beszélni képtelen emberek egy napon újra képesek lesznek kommunikálni ennek a modern technológiának köszönhetően.
A Duke Egyetemen idegkutatók, idegsebészek és mérnökök egy csapata olyan agyi implantátumot dolgozott ki, amely képes a gondolatokat beszéddé alakítani. A remény az, hogy azok az emberek, akik neurológiai betegségek miatt nem tudnak beszélni, egy nap talán újra képesek lesznek kommunikálni ennek a modern technológiának köszönhetően. (Hasonló céllal dolgozik Elon Musk Neuralink-csapata, de ők az ember-gép kapcsolat tökéletesítését is célozzák.)
Segítség a mozgásszervi rendellenességben szenvedőknek
„Sok olyan beteg van, aki olyan legyengítő motoros rendellenességekben szenved, mint az ALS (amyotrófiás laterálszklerózis) vagy a bezártság- (locked-in) szindróma(*), amelyek károsíthatják vagy megszüntetik a beszédképességüket”, mondta Dr. Gregory Cogan, a Duke Egyetem orvosi karának neurológiaprofesszora, a projektben részt vevő egyik vezető kutató. „A jelenleg rendelkezésre álló eszközök, amelyek lehetővé teszik számukra a kommunikációt, általában nagyon lassúak és nehézkesek”.
(* Ebben a ritkán előforduló állapotban a beteg motoros funkciói gátoltak, kivéve a szemmozgást, de az összes kognitív funkció ép: tudatánál van, gondolkodik, stb. – de nem tud kommunikálni.)
Az implantátum egy bélyegméretű, orvosi minőségű műanyagból készült rugalmas darabból áll, amelybe elképesztő mennyiségű, 256 apró agyérzékelőt építettek be. A kutatók négy páciensen tesztelték, akiket a Parkinson-kór kezelésére vagy daganat eltávolítására szolgáló agyműtétnek vetettek alá. Ez kihívást jelentett, mivel nagyon rövid időn belül kellett elvégezni, hogy ne zavarja az orvosi műtéteket.
„Szeretem egy NASCAR boxutca-csapathoz hasonlítani”, mondta Cogan. „Nem akarunk plusz időt hozzátenni a műtéti eljáráshoz, ezért 15 percen belül kellett be- és kijutnunk. Amint a sebész és az orvosi csapat azt mondta, hogy ‘Hajrá!’, azonnal akcióba lendültünk, és a beteg elvégezte a feladatot”.
A feladat során a pácienseket arra kérték, hogy ismételjenek meg bizonyos hangokat, miközben a készülék mintegy 100, az ajkakat, a nyelvet, az állkapcsot és a gégét mozgató izom mozgását koordinálta. A készülék az egyes páciensek beszédmotoros kéregének aktivitását is rögzítette, amelyet a kutatók egy mesterséges intelligencia rendszeren terveztek felhasználni, amely lehetővé tenné a páciensek számára a hangok elhangzását.
Akár 84 százalékos pontosság
Hogy teszteljék, mennyire jól képes gépi tanulási algoritmusuk azonosítani a keletkező hangokat pusztán az agyi aktivitás felvételei alapján, a kutatók hozzáfogtak, hogy betáplálják a műtőben szerzett idegi és beszédadatokat. A hangokat átlagosan 40 százalékos pontossággal sikerült dekódolni, egyes hangokkal 84 százalékos pontosságot is elértek.
A kutatók most ugyanilyen típusú, kábelek nélküli rögzítő eszközöket fejlesztenek ki, hogy az egyének járkálhassanak használatuk közben, és ne függjenek konnektortól. Ezek az innovációk képesek arra, hogy továbbfejlesszék az agyról szerzett ismereteinket, és drámaian javítsák a különböző neurológiai rendellenességekben szenvedők életminőségét, amelyek miatt nem tudnak beszélni.
Mivel azonban az agyi implantátumok inazívok, és befolyásolhatják az agyműködést, etikai, adatvédelmi és biztonsági kérdéseket vetnek fel. A kutatók és az egészségügyi szakemberek folyamatosan dolgoznak e problémák csökkentésén vagy kiküszöbölésén.
A tanulmány
A legyengítő neurodegeneratív betegségekben szenvedő betegek gyakran elveszítik kommunikációs képességüket, ami hátrányosan befolyásolja életminőségüket. A kommunikáció helyreállításának egyik megoldása a közvetlenül az agyból érkező jelek dekódolása, hogy neurális beszédprotéziseket tegyenek lehetővé. A dekódolást azonban korlátozzák a durva idegi felvételek, amelyek nem megfelelően érzékelik az emberi agyi jelek gazdag tér-időbeli struktúráját.
„Ennek a korlátozásnak a feloldására nagy felbontású, mikro-elektrokortikográfiás (µECoG) neurális felvételeket végeztünk intraoperatív beszédprodukció során. A makro-ECoG-hez és a SEEG-hez képest 57-szer nagyobb térbeli felbontású és 48 százalékkal magasabb jel-zaj aránnyal rendelkező neurális jeleket kaptunk. Ez a megnövelt jelminőség 35 százalékkal javította a dekódolást a standard intrakraniális jelekhez képest. A pontos dekódolás a neurális interfész nagy térbeli felbontásától függött. A nem lineáris dekódolási modellek, amelyeket a fokozott tér-időbeli neurális információ felhasználására terveztek, jobb eredményeket hoztak, mint a lineáris technikák. Megmutatjuk, hogy a nagy sűrűségű µECoG lehetővé teheti a kiváló minőségű beszéddekódolást a jövőbeli neurális beszédprotézisek számára.”
A generatív mesterségesintelligencia-alapú fejlesztések megrendelői elsősorban az egészségügyi szektor szereplői, pénzintézetek és pénzügyi szolgáltatók.
