Технология “speech neuroprosthesis” восстанавливает способность речи у пациента с тяжелым параличом

В рамках другого значительного прорыва в области искусственного интеллекта (ИИ) протезов исследователи Университета Калифорнии в Сан-Франциско успешно разработали “speech neuroprosthesis”, который частично восстановил способность речи у мужчины с тяжелым параличом. Новая технология помогла ему говорить предложениями, когда она переводила сигналы из его мозга в голосовой тракт. Слова затем появлялись в виде текста на экране.

Эта работа включала первого участника клинического исследования, и она была частью более крупной работы, которая проводилась более десяти лет нейрохирургом Университета Калифорнии в Сан-Франциско Эдвардом Чангом, который пытался разработать технологию, позволяющую людям с параличом общаться даже тогда, когда они не могут говорить самостоятельно.

Исследование было опубликовано 15 июля в журнале New England Journal of Medicine.

Первая система такого рода

Чанг является председателем нейрохирургии Университета Калифорнии в Сан-Франциско и профессором Джинн Робертсон. Он также является старшим автором исследования.

“На наш взгляд, это первая успешная демонстрация прямого декодирования полных слов из мозговой активности человека, который парализован и не может говорить”, – сказал Чанг. “Это показывает сильную перспективу восстановления общения путем подключения к естественной речевой машине мозга”.

Работа в этой области традиционно вращается вокруг восстановления общения через подходы, основанные на написании букв по одной в тексте. Однако новое исследование фокусируется на переводе сигналов, которые фактически предназначены для управления мышцами голосового тракта для произношения слов. Это отличается от традиционной работы, которая фокусируется на сигналах, которые движут рукой или рукой.

По словам Чанга, новый подход использует естественные и плавные аспекты речи, и он может привести к большим достижениям в этой области. Он также сказал, что подходы, основанные на написании, которые полагаются на набор текста, письмо и управление курсором, намного медленнее.

“С речью мы обычно общаемся информацию с очень высокой скоростью, до 150 или 200 слов в минуту”, – сказал он. “Переход прямо к словам, как мы делаем здесь, имеет большие преимущества, потому что это ближе к тому, как мы обычно говорим”.

Предыдущая работа Чанга основывалась на пациентах в Центре эпилепсии Университета Калифорнии в Сан-Франциско, которые проходили нейрохирургию для обнаружения того, что вызывало их приступы, и она использовала электродные массивы, которые были размещены на поверхности мозга пациентов. Пациенты имели нормальную речь, и результаты помогли привести к текущему испытанию для людей с параличом.

Некоторые из новых методов, разработанных командой, включали способ декодирования кортикальной активности и статистический язык для улучшения точности.

Дэвид Мозес, PhD, является постдокторальным инженером в лаборатории Чанга и еще одним из ведущих авторов.

“Наши модели должны были научиться сопоставлять сложные закономерности мозговой активности и предназначенную речь”, – сказал Мозес. “Это представляет собой большую проблему, когда участник не может говорить”.

Первый участник

Первым участником испытания был мужчина в конце 30-х годов, который перенес инсульт ствола мозга более 15 лет назад, в результате чего связь между его мозгом и голосовым трактом и конечностями была сильно повреждена.

Разработав словарь из 50 слов, который команда Чанга могла использовать для распознавания с помощью передовых компьютерных алгоритмов, участник смог создать сотни предложений, выражающих концепции повседневной жизни.

Ему потребовалось иметь высокоплотный электродный массив, имплантированный над его речевым моторным кортексом, и после его выздоровления было записано более 22 часов нейронной активности в этом участке мозга за 48 сессий.

Шон Метцгер, MS и Джесси Лю, BS, являются биоинженерными докторантами в лаборатории Чанга и были ответственны за разработку пользовательских моделей нейронных сетей, которые могли переводить закономерности записанной нейронной активности в конкретные предназначенные слова.

После испытания команда обнаружила, что система могла декодировать слова из мозговой активности со скоростью до 18 слов в минуту, и она была точной на 93 процента. Команда применила функцию “автоисправления” к языковой модели, что помогло улучшить точность.

“Мы были в восторге от того, что увидели точное декодирование различных осмысленных предложений”, – сказал Мозес. “Мы показали, что на самом деле возможно облегчить общение таким образом и что это имеет потенциал для использования в разговорных условиях”.

Команда теперь расширит испытание, чтобы включить больше участников, страдающих от тяжелого паралича и проблем с общением. Они также расширяют количество слов в словаре и работают над улучшением скорости речи.

“Это важный технологический рубеж для человека, который не может общаться естественным образом”, – сказал Мозес, “и это демонстрирует потенциал этого подхода дать голос людям с тяжелым параличом и потерей речи”.