Công Nghệ ‘Speech Neuroprosthesis’ Phục Hồi Nói Chuyện Cho Bệnh Nhân Với Tê Liệt Nặng

Trong một bước phát triển lớn khác trong lĩnh vực prosthetics trí tuệ nhân tạo (AI), các nhà nghiên cứu tại Đại học California San Francisco đã thành công trong việc phát triển một “speech neuroprosthesis” giúp phục hồi một phần nói chuyện cho một người đàn ông bị tê liệt nặng. Công nghệ mới này đã giúp anh ta nói được các câu khi nó dịch tín hiệu từ não của anh ta đến đường thanh quản. Các từ ngữ sau đó xuất hiện dưới dạng văn bản trên màn hình. 

Công việc này liên quan đến người tham gia đầu tiên của một thử nghiệm lâm sàng và nó là một phần của một khối lượng công việc lớn hơn đã diễn ra trong hơn mười năm bởi bác sĩ phẫu thuật thần kinh UCSF Edward Chang, MD, người đã cố gắng phát triển một công nghệ cho phép những người bị tê liệt giao tiếp ngay cả khi họ không thể nói chuyện một mình. 

Nghiên cứu được công bố vào ngày 15 tháng 7 trên tạp chí New England Journal of Medicine. 

Hệ Thống Đầu Tiên Của Loại Này

Chang là Chủ tịch phẫu thuật thần kinh tại UCSF và Giáo sư Distinguished Jeanne Robertson. Ông cũng là tác giả chính của nghiên cứu. 

“Theo kiến thức của chúng tôi, đây là lần chứng minh đầu tiên thành công về việc giải mã trực tiếp các từ đầy đủ từ hoạt động não của một người bị tê liệt và không thể nói,” said Chang. “Nó cho thấy tiềm năng mạnh mẽ để phục hồi giao tiếp bằng cách tận dụng máy móc nói chuyện tự nhiên của não.”

Công việc trong lĩnh vực này truyền thống xoay quanh việc phục hồi giao tiếp thông qua các phương pháp dựa trên đánh vần để viết ra các chữ cái một cách tuần tự trong văn bản. Tuy nhiên, nghiên cứu mới tập trung vào việc dịch các tín hiệu thực sự được thiết kế để kiểm soát các cơ của hệ thống vocal để nói các từ. Điều này khác với công việc truyền thống, tập trung vào các tín hiệu di chuyển cánh tay hoặc tay. 

Theo Chang, phương pháp mới này tận dụng các khía cạnh tự nhiên và lưu loát của ngôn ngữ, và nó có thể dẫn đến nhiều tiến bộ hơn trong lĩnh vực này. Ông cũng cho biết rằng các phương pháp dựa trên đánh vần dựa trên việc gõ, viết và kiểm soát con trỏ là chậm hơn nhiều.

“Với ngôn ngữ, chúng ta thường giao tiếp thông tin với tốc độ rất cao, lên đến 150 hoặc 200 từ mỗi phút,” ông nói. “Đi thẳng đến các từ, như chúng tôi đang làm ở đây, có nhiều lợi thế vì nó gần với cách chúng tôi thường nói.”

Công việc trước đây của Chang dựa trên các bệnh nhân tại Trung tâm Epilepsy UCSF đang trải qua phẫu thuật thần kinh để phát hiện nguyên nhân gây co giật, và nó sử dụng các mảng điện cực được đặt trên bề mặt não của bệnh nhân. Các bệnh nhân có ngôn ngữ bình thường, và kết quả đã giúp dẫn đến thử nghiệm hiện tại cho các cá nhân bị tê liệt. 

Một số phương pháp mới được phát triển bởi nhóm bao gồm một cách để giải mã các mẫu hoạt động vỏ não và ngôn ngữ thống kê để cải thiện độ chính xác. 

David Moses, PhD, là một kỹ sư sau tiến sĩ trong Phòng thí nghiệm Chang và là một trong những tác giả chính.

 “Mô hình của chúng tôi cần phải học cách ánh xạ giữa các mẫu hoạt động não phức tạp và ngôn ngữ dự định,” Moses nói. “Điều đó đặt ra một thách thức lớn khi người tham gia không thể nói.”

Người Tham Gia Đầu Tiên

Người tham gia đầu tiên của thử nghiệm là một người đàn ông ở độ tuổi 30 bị đột quỵ thân não hơn 15 năm trước, khiến kết nối giữa não và đường thanh quản và chi bị hư hỏng nghiêm trọng. 

Bằng cách phát triển một từ vựng 50 từ mà nhóm của Chang có thể sử dụng các thuật toán máy tính tiên tiến để nhận ra, người tham gia đã có thể tạo ra hàng trăm câu thể hiện các khái niệm về cuộc sống hàng ngày. 

Anh ta cần phải có một mảng điện cực mật độ cao được cấy ghép trên vỏ não vận động ngôn ngữ, và sau khi phục hồi, hơn 22 giờ hoạt động não trong khu vực này đã được ghi lại trong 48 phiên. 

Sean Metzger, MS và Jessie Liu, BS, đều là sinh viên tiến sĩ kỹ thuật sinh học trong Phòng thí nghiệm Chang và chịu trách nhiệm phát triển các mô hình mạng nơ-ron tùy chỉnh có thể dịch các mẫu hoạt động não ghi lại thành các từ cụ thể dự định. 

Sau khi kiểm tra, nhóm đã tìm thấy rằng hệ thống có thể giải mã các từ từ hoạt động não với tốc độ lên đến 18 từ mỗi phút, và nó có độ chính xác 93%. Nhóm đã áp dụng một chức năng “tự động sửa” vào mô hình ngôn ngữ, giúp cải thiện độ chính xác.

 “Chúng tôi rất vui khi thấy việc giải mã chính xác các câu có ý nghĩa khác nhau,” Moses nói. “Chúng tôi đã chứng minh rằng thực sự có thể tạo điều kiện giao tiếp theo cách này và nó có tiềm năng để sử dụng trong các môi trường đối thoại.”

Nhóm sẽ mở rộng thử nghiệm để bao gồm nhiều người tham gia bị tê liệt nặng và các vấn đề giao tiếp. Họ cũng đang mở rộng số lượng từ trong từ vựng và làm việc để cải thiện tốc độ nói. 

“Đây là một cột mốc công nghệ quan trọng cho một người không thể giao tiếp một cách tự nhiên,” Moses nói. “Và nó chứng tỏ tiềm năng của phương pháp này để trao giọng nói cho những người bị tê liệt nặng và mất ngôn ngữ.”