En el último tiempo, por distintos motivos, se ha hablado mucho de las dificultades que genera la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) y cómo la tecnología viene asistiendo a quienes la padecen.
Para entender el impacto de esto, es clave empezar de cero. ELA es una enfermedad que afecta principalmente las vainas de mielina, las células de Schwann que sirven como aislantes, como el de los cables, en el sistema nervioso periférico, y que permiten que la conducción de la información sea más rápida y con menos pérdida.
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La enfermedad puede provocar un deterioro progresivo del control muscular. Como corolario de perder el movimiento, es que también perdemos nuestro principal mecanismo para transmitir información y comunicarnos a través de ese movimiento muscular (habla, lenguaje de señas, etcétera).
El aporte de las ingenierías en la Esclerosis Lateral Amiotrófica
Por un lado, las tecnologías de AAC, Augmentative and Alternative Communication, permiten en estadios intermedios de la progresión de la enfermedad, implementar mecanismos de Text-To-Speech, sistemas que toman texto escrito y generan el audio del texto hablado. Incluso soluciones que hacen uso de las capacidades de Generación de las Redes Neuronales actuales que pueden sintetizar textos de audio que son muy similares a los generados por los propios pacientes. Es decir, que pueden imitar con mucha fidelidad la voz que tiene el propio paciente.
Luego en estadios más avanzados es necesario recurrir a mecanismos más sofisticados, como los Deletreadores o Spellers. Estos dispositivos toman cualquier tipo de movimiento remanente muscular, por ejemplo, a través de señales de Electromiografía (EMG) las decodifican, e implementan un protocolo de comunicación, que puede incluir matrices de letras que hay que ir seleccionando una a una.
Eventualmente, la enfermedad puede progresar a un estadio más avanzado denominado Síndrome de Enclaustramiento, en el que los movimientos musculares son más tenues y la única opción es detectar las señales directamente desde el cerebro, siendo uno de los mecanismos más utilizados la Electroencefalografía (EEG).
Acá aparecen las Interfaces Cerebro-Computadora o en inglés Brain Computer-Interfaces (BCI), donde directamente se procesan las señales de EEG, y con ellas se implementan aplicaciones como Deletreadores o similares que permiten sobre todo ofrecer independencia a los pacientes que sufren ELA.
Estos mecanismos utilizan algoritmos de procesamiento de señales e inteligencia artificial para decodificar las señales del cerebro, extraer la información que la persona quiere transmitir, utilizarla para establecer un canal de comunicación con una computadora, y desde ahí poder controlar cualquier dispositivo digital.
¿Estos dispositivos leen la mente de las personas con ELA?
No, para nada. Lo que se hace es utilizar fenómenos cognitivos que se reflejan en las señales del cerebro, y que la persona puede modular para transmitir un “bit” de información. Por ejemplo, imaginarse mover un brazo izquierdo o derecho provoca generar señales de EEG que pueden diferenciarse una de la otra.
Si bien se han conseguido implementaciones muy exitosas, sobre todo usando dispositivos invasivos (implantando electrodos mediante una craneotomía), aún falta inversión, investigación y trabajo, para que estos desarrollos puedan ser empleados de manera accesible por aquellas personas que lo necesiten.
Son varios los desarrollos que se están llevando a cabo en el mundo, así como también en la Argentina. El ITBA (Instituto Tecnológico de Buenos Aires), por ejemplo, cuenta con varios proyectos relacionados: desde el desarrollo de distintos dispositivos, hasta la detección de señales de EEG que sirven para inferir cuando una persona se equivoca, esenciales para mejorar estos deletreadores.
(*) Rodrigo Ramele es Ingeniero en Informática de la Universidad Nacional de La Matanza, con un posgrado en Criptografía en el Instituto de Enseñanza Superior del Ejército Argentino, un Posgrado en Investigación en Robótica y Bioingeniería en la Universidad de Tohoku en Sendai, Japón, y es Doctor en Ingeniería en Informática del Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Actualmente es Profesor e Investigador del ITBA en Interfaces Cerebro Computadora para Robótica Asistiva en el Centro de Inteligencia Computacional del Departamento de Informática.
