Парализованные пациенты снова говорят благодаря мозговым имплантатам на базе искусственного интеллекта

Усилия по восстановлению речи у людей, потерявших дар речи из-за травм и заболеваний головного мозга, сделали значительный шаг вперед после публикации двух новых статей в журнале Nature.

В ходе работы две междисциплинарные группы продемонстрировали новые рекорды скорости и точности для современных систем интерфейса мозг-компьютер (BCI) с использованием искусственного интеллекта. Эти достижения указывают путь к предоставлению людям, которые больше не могут говорить, способности общаться в темпе, близком к разговорному, и даже показывают, как этот текст можно ретранслировать в речь с помощью компьютерных программ, имитирующих голос пациента.

Люди, живущие с нейродегенеративными расстройствами, такими как боковой амиотрофический склероз (БАС), или люди, перенесшие повреждение головного мозга или инсульт, могут потерять способность использовать мышцы, необходимые для речи, — состояние, называемое анартрией. Общение с близкими может стать бесценным утешением после столь сложных медицинских диагнозов.

Одна статья, в которой Хендерсон был старшим автором, работала с пациентом Пэтом Беннеттом, который потерял способность произносить разборчивую речь из-за БАС. Мозговой имплантат был вставлен в часть сенсомоторной коры Беннета, область мозга, отвечающую за движение мышц рта и лица, отвечающих за речь. Здесь все еще присутствовали электрические сигналы, представляющие крошечные движения челюсти, рта и языка, даже если мышцы, необходимые для их воздействия, больше не работали должным образом.

Хендерсон и его команда смогли извлечь информацию из этих областей, обучив алгоритм искусственного интеллекта, который считывал сигналы, подаваемые, когда Беннетт пытался прочитать заданные предложения. Модель угадала статистическую вероятность того, что определенные звуки слов были задуманы, основываясь на активности мозга Беннета, точно так же, как ChatGPT угадывает, что написать в ответ на подсказку.

К моменту завершения обучения предложенные Беннетом предложения можно было декодировать в экранный текст со средней скоростью 62 слова в минуту, что более чем в три раза превышало скорость, достигнутую в мысленном письме Хендерсона.

«Этот прорыв знаменует собой новое поколение интерфейсов «мозг-компьютер», в которых машинное обучение расширяет возможности нейронных исследований, обеспечивая реальную пользу пациентам», — сказал Лоран Итти , профессор компьютерных наук.

Вторая статья, возглавляемая исследователями и клиницистами Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), в том числе нейрохирургом Эдвардом Чангом, работала с другим, неназванным пациентом, который более десяти лет назад перенес инсульт, из-за которого он не мог говорить. Как и в исследовании Хендерсона, команда Чанга нацелилась на области мозга, которые обычно приводят в движение мышцы лица и рта.

Вновь используя подход к обучению на основе фонем, команда Чанга также создала систему, которая может точно и быстро переводить текст в речь, достигая скорости 78 слов в минуту.

Любой, кто слушал закадровую речь роботов в TikTok, хорошо знает, что человеческое общение — это нечто большее, чем просто точное воспроизведение слов. «Используя отрывок из ее свадебного видео, мы смогли расшифровать эти звуки в голос, который звучал точно так же, как голос [пациентки] до инсульта», — сказал Шон Мецгер, первый автор статьи Чанг. Команда также хотела вернуть пациентке способность общаться с помощью мимических движений. С этой целью они создали «персонализированный аватар», который перемещал свое цифровое лицо в ответ на сигналы мозга, которые пациент использовал бы для перемещения своего лица до инсульта.

«Достижение скорости 60–70 слов в минуту, — сказал Чанг, — это настоящая веха для нашей области, и мы очень этому рады».

«Самое важное сообщение заключается в том, что есть надежда, что ситуация будет продолжать улучшаться и предлагать решение в ближайшие годы», — заключил он.

Конечно, больше всего это исследование затронуло пациентов. На вопрос о ее отзыве о системе участница исследования Чанг ответила: «Во-первых, сам факт слышать голос, похожий на ваш собственный, вызывает эмоции. Умение говорить вслух очень важно».

А если вам еще больше интересна тема ИИ, вы хотите знать больше и не пропускать новинки и обзоры, подпишитесь на канал в тг, мне будет приятно -