เทคโนโลยี “Speech Neuroprosthesis” ฟื้นฟูการพูดให้กับผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹อย่างรุนแรง

ในความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยี Prosthetics ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานฟรานซิสโกได้พัฒนาสิ่งที่เรียกว่า “speech neuroprosthesis” ที่สามารถฟื้นฟูการพูดให้กับผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹ได้บางส่วน เทคโนโลยีใหม่นี้ช่วยให้เขาสามารถพูดเป็นประโยคเมื่อมันแปลสัญญาณจากสมองไปสู่กล่องเสียง และคำพูดจะปรากฏเป็นข้อความบนหน้าจอ

งานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมการวิจัยทางคลินิกคนแรก และเป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยที่มีระยะเวลานานกว่า 10 ปีโดย Edward Chang MD นักศัลยกรรมประสาทจาก UCSF ซึ่งพยายามพัฒนเทคโนโลยีที่ช่วยให้ผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹สามารถสื่อสารได้แม้ว่าพวกเขาจะไม่สามารถพูดได้ด้วยตนเอง

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวันที่ 15 กรกฎาคม ใน New England Journal of Medicine.

ระบบแรกของชนิดนี้

Chang เป็น Joan และ Sanford Weill Chair of Neurological Surgery ที่ UCSF และ Jeanne Robertson Distinguished Professor เขายังเป็นนักวิจัยอาวุโสของการศึกษานี้

“เรารู้ว่านี่เป็นการแสดงผลที่ประสบความสำเร็จครั้งแรกในการถอดรหัสคำพูดเต็มจากกิจกรรมของสมองของผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹และไม่สามารถพูดได้” Chang กล่าว “มันแสดงให้เห็นถึงความหวังที่จะฟื้นฟูการสื่อสารโดยการเชื่อมต่อกับเครื่องมือพูดของสมองโดยธรรมชาติ”

การทำงานในด้านนี้โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการฟื้นฟูการสื่อสารผ่านวิธีการที่ใช้การเขียนตัวอักษรเพื่อเขียนตัวอักษรตัวต่อตัวในข้อความ อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้มุ่งเน้นไปที่การแปลสัญญาณที่ตั้งใจจะควบคุมกล้ามเนื้อของระบบเสียงในการพูดคำพูด ซึ่งแตกต่างจากการทำงานแบบดั้งเดิมที่เน้นไปที่สัญญาณที่เคลื่อนไหดยอดข้อมือหรือมือ

ตามที่ Chang กล่าว วิธีการใหม่นี้ใช้ประโยชน์จากลักษณะที่เป็นธรรมชาติและคล่องแคล่วของการพูด และอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในด้านนี้ได้มากขึ้น เขายังบอกอีกว่าวิธีการที่ใช้การเขียนตัวอักษรที่พึ่งพาการพิมพ์ การเขียน และการควบคุมเคอร์เซอร์นั้นช้ากว่ามาก

“ด้วยการพูด เราสามารถสื่อสารข้อมูลได้ในอัตราที่สูงมากถึง 150 หรือ 200 คำต่อนาที” เขากล่าว “การไปตรงถึงคำพูดเหมือนกับที่เรากำลังทำที่นี่มีข้อดีเพราะมันใกล้เคียงกับวิธีที่เราพูดปกติ”

งานวิจัยก่อนหน้าของ Chang ขึ้นอยู่กับผู้ป่วยที่ศูนย์ Epilepsy ของ UCSF ที่กำลังผ่านการผ่าตัดเพื่อตรวจหาสาเหตุของการชัก และใช้แถวของอิเล็กโทรดที่วางบนพื้นผิวของสมองของผู้ป่วย ผู้ป่วยเหล่านี้มีการพูดปกติ และผลลัพธ์ช่วยให้นำไปสู่การลองใช้กับผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹

บางส่วนของวิธีการใหม่ที่พัฒนาขึ้นโดยทีมงานรวมถึงวิธีการถอดรหัสรูปแบบกิจกรรมของสมองและภาษาเชิงสถิติเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

David Moses PhD เป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกในห้องปฏิบัติการของ Chang และเป็นหนึ่งในผู้เขียนหลัก

“โมเดลของเราต้องเรียนรู้การแมปกิจกรรมของสมองและคำพูดที่ตั้งใจไว้” Moses กล่าว “ซึ่งเป็นความท้าทายที่สำคัญเมื่อผู้เข้าร่วมไม่สามารถพูดได้”

ผู้เข้าร่วมคนแรก

ผู้เข้าร่วมคนแรกของการลองใช้คือชายวัยกลางสามสิบที่เคยเป็นโรคหลอดเลือดสมองเมื่อ 15 ปีที่แล้ว ซึ่งทำให้การเชื่อมต่อระหว่างสมองและกล่องเสียง以及ขาของเขาหยุดชะงักอย่างรุนแรง

โดยการพัฒนาคำศัพท์ 50 คำที่ทีมงานของ Chang สามารถใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนเพื่อระบุได้ ผู้เข้าร่วมสามารถสร้างประโยคหลายร้อยประโยคที่แสดงถึงแนวคิดในชีวิตประจำวัน

เขาต้องมีการผ่าตัดใส่แถวของอิเล็กโทรดที่มีความหนาแน่นสูงเหนือบริเวณ speech motor cortex ของเขา และหลังจากการฟื้นตัว มีการบันทึกกิจกรรมของสมองในบริเวณนี้เป็นเวลา 22 ชั่วโมงตลอด 48 เซสชัน

Sean Metzger MS และ Jessie Liu BS เป็นนักศึกษาระดับ博士ในห้องปฏิบัติการของ Chang และรับผิดชอบในการพัฒนamodelเครือข่ายประสาทเทียมที่สามารถแปลรูปแบบกิจกรรมของสมองที่บันทึกเป็นคำพูดที่ตั้งใจไว้

หลังการทดสอบ ทีมงานพบว่าระบบสามารถถอดรหัสคำพูดจากกิจกรรมของสมองได้ในอัตราสูงสุด 18 คำต่อนาที และมีความแม่นยำ 93% ทีมงานใช้ฟังก์ชัน “auto-correct” กับโมเดลภาษา ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำ

“เรารู้สึกยินดีที่เห็นการถอดรหัสที่แม่นยำของประโยคที่มีความหมายหลากหลาย” Moses กล่าว “เร己แสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะอำนวยความสะดวกในการสื่อสารในลักษณะนี้ และมีศักยภาพในการใช้ในสถานการณ์การสนทนา”

ทีมงานจะขยายการลองใช้เพื่อรวมผู้ป่วยที่มีอาการ麻痹และปัญหาการสื่อสารที่รุนแรงมากขึ้น พวกเขากำลังขยายจำนวนคำในพจนานุกรมและทำงานในการปรับปรุงอัตราการพูด

“นี่เป็น 里程碑 เทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับบุคคลที่ไม่สามารถสื่อสารได้ตามธรรมชาติ” Moses กล่าว “และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของแนวทางนี้ในการให้เสียงกับผู้ที่มีอาการ麻痹และเสียการพูด”