Công Nghệ Thần Kinh Nói Lại Của “Speech Neuroprosthesis” Phục Hồi Nói Chuyện Cho Bệnh Nhân Với Tê Liệt Nặng

Trong một bước phát triển lớn khác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) về các thiết bị giả, các nhà nghiên cứu tại Đại học California San Francisco đã thành công trong việc phát triển một “thần kinh nói lại” giúp phục hồi một phần khả năng nói chuyện cho một người đàn ông bị tê liệt nghiêm trọng. Công nghệ mới này giúp anh ta nói được các câu khi nó dịch các tín hiệu từ não của anh ta đến hệ thống phát âm. 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 là một phần của một loạt các công việc đã được tiến hành trong hơn mười năm bởi bác sĩ phẫu thuật thần kinh Edward Chang của UCSF, người đã cố gắng phát triển một công nghệ cho phép những người bị tê liệt có thể 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 Khoa Phẫu thuật Thần kinh tại UCSF và cũng là Giáo sư Đặc biệt Jeanne Robertson. Ông cũng là tác giả chính của nghiên cứu.

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

Công việc trong lĩnh vực này truyền thống tập trung vào việc phục hồi giao tiếp thông qua các phương pháp dựa trên việc viết ra các chữ cái một cách tuần tự. Tuy nhiên, nghiên cứu mới này tập trung vào việc dịch các tín hiệu thực sự được dự định để kiểm soát các cơ của hệ thống phát âm để nói các từ. Điều này khác với công việc truyền thống, tập trung vào các tín hiệu di chuyển tay hoặc chân.

Theo Chang, cách tiếp cận mới này tận dụng các khía cạnh tự nhiên và linh hoạt 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 việc viết, gõ phím và điều khiển 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 ta thường nói chuyện.”

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

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

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

“Các 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 cho biết. “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, người đã bị một cơn đột quỵ ở thân não hơn 15 năm trước, khiến kết nối giữa não và hệ thống phát âm cũng như tay chân của anh ta 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 nói biểu thị các khái niệm trong cuộc sống hàng ngày.

Anh ta cần phải có một mảng điện cực mật độ cao được cấy ghép trên vùng não điều khiển nói chuyện của mình, và sau khi phục hồi, hơn 22 giờ hoạt động não trong vùng này đã được ghi lại trong 48 phiên.

Sean Metzger, Thạc sĩ, và Jessie Liu, Cử nhân, 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 thử nghiệm, 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 đạt độ chính xác 93%. Nhóm đã áp dụng một chức năng “tự động sửa lỗi” cho mô hình ngôn ngữ, giúp cải thiện độ chính xác.

“Chúng tôi rất vui khi thấy việc giải mã chính xác các câu nói có ý nghĩa,” Moses cho biết. “Chúng tôi đã chứng minh rằng việc giao tiếp theo cách này là có thể và nó có tiềm năng được sử dụng trong các tình huống đối thoại.”

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

“Đây là một cột mốc công nghệ quan trọng cho người không thể giao tiếp một cách tự nhiên,” Moses cho biết, “và nó chứng minh tiềm năng của cách tiếp cận này trong việc cho người bị tê liệt nghiêm trọng và mất khả năng nói một giọng nói.”