Novi implantati omogućuju paraliziranim pacijentima da ‘tipkaju’ mislima tako što sustav prepoznaje namjeru pomicanja prstiju po tipkovnici, čak i kada se fizički prsti ne miču
Sjajna je to vijest za ljude s gotovo potpunom paralizom kojima sposobnost jednostavne komunikacije u stvarnom vremenu predstavlja izazov.
Stoga su znanstvenici diljem svijeta godinama radili na rješavanju tog problema razvojem uređaja koji mogu dekodirati moždane signale i prevesti ih u pokrete računalnog kursora ili tekst. No u tome su tek djelomično uspijevali budući da su implantati u mozgu omogućavali ljudima tipkanje pomoću virtualne tipkovnice, tzv. BCI tipkovnice, ali brzina je bila frustrirajuće spora.
Međutim, tim znanstvenika iz kompanije BrainGate ovih dana izvještava da je njihova BCI tipkovnica pomogla dvjema osobama s paralizom tipkati brzinom do 22 riječi u minuti, gotovo jednako brzo kao što prosječna osoba može pisati tekst pomoću pametnog telefona.
– Ovo je važan tehnički napredak koji tipkanje mozak-računalo mnogo više približava praktičnim brzinama komunikacije za ljude s paralizom – kaže Edward Chang, profesor neurološke kirurgije, koji nije bio uključen u studiju.
– S oko 22 riječi u minuti, ovo je među najbržim BCI-jima za tipkanje do sada i dramatično brži od većine ranijih neuronskih uređaja za pravopis – kaže Chang, koji je radio na drugom BCI-ju za dekodiranje govora.
BCI tehnologija značajno je napredovala od svog nastanka 1960-ih, kada su istraživači počeli koristiti pojedinačne elektrode implantirane u mozgove majmuna kako bi bilježili njihovu neuronsku aktivnost.
Prethodne verzije ovih sustava za tipkanje zahtijevale su od sudionika da kontroliraju kursor na zaslonu i pojedinačno biraju slova, što je puno sporije od mogućnosti pristupa bilo kojoj tipki u bilo kojem trenutku pomoću prstiju. Novo istraživanje pokazuje kako implantati omogućuju paraliziranim pacijentima da ‘tipkaju’ mislima tako što sustav prepoznaje namjeru pomicanja prstiju po tipkovnici, čak i kada se fizički prsti ne miču.
Autor studije Justin Jude i njegovi kolege trenirali su svoj BCI koristeći umjetnu inteligenciju da prepozna namjeravane pokrete ruku ili prstiju iz dijela područja pokreta mozga, nazvanog precentralni girus, dok su sudionici pokušavali pomaknuti svoje paralizirane ruke ili prste. Model umjetne inteligencije predvidio je slova na QWERTY tipkovnici kojima su pokreti najvjerojatnije odgovarali. Testirali su svoj sustav na dva sudionika: jednoj osobi s amiotrofičnom lateralnom sklerozom, progresivnom neurološkom bolešću koja uzrokuje paralizu, i jednoj s ozljedom leđne moždine koja ih je ostavila paraliziranima, ali su i dalje mogli govoriti. Koristeći uređaj, potonji sudionik mogao je tipkati brzinom od 110 znakova ili 22 riječi u minuti, dok je tipkanje drugog sudionika bilo sporije, ali i dalje impresivno za nekoga tko nije imao sposobnost govora.
– Jedna od stvari o kojima puno pričamo je brzina komunikacije. Razlog zašto to radimo nije samo da bismo imali brži sustav od nekog drugog, nego da paraliziranim ljudima bitno podignemo kvalitetu života – kaže Daniel Rubin, docent neurologije na Medicinskom fakultetu Harvard, koji je bio koautor nove studije.
