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Una mujer recupera el habla 18 años después de un ictus gracias a una prótesis cerebral de inteligencia artificial

Publicado: abril 1, 2025, 3:00 am

A los 30 años de edad, Ann sufrió un ictus que la dejó con parálisis severa. Perdió el control de todos los músculos del cuerpo, lo que le impedía incluso respirar. El terrible accidente cerebrovascular se produjo una tarde de manera repentina, por razones que los médicos aún no han conseguido descifrar.

Como cuenta la Universidad de California – San Francisco (Estados Unidos), esta mujer norteamericana pasó los siguientes cinco años yéndose a dormir con miedo de nunca despertar. Hicieron falta incontables sesiones de terapia física para que pudiera mover los músculos faciales lo suficiente como para reír o llorar. Y, aún así, los músculos que la permitían hablar permanecieron inmóviles.

Un sistema que traduce pensamientos

En 2023, el caso de Ann se hizo célebre por su participación en el desarrollo de una revolucionaria interfaz ordenador-cerebro para facilitar su comunicación, a través de un avatar capaz de expresar tanto discurso como expresiones faciales.

Ahora, según anuncia el medio estadounidense US News, ese sistema, aunque es aún experimental, es ya una realidad para ella. Los resultados preliminares de la prueba del dispositivo, la primera vez en seres humanos, se han publicado este lunes en la revista especializada Nature Neuroscience; y describen cómo tras implantarlo en su cerebro mediante cirugía es capaz de transformar su intención de hablar en discurso fluido.

No es la primera interfaz cerebro-ordenador que se testa en seres humanos; pero este nuevo sistema presenta la ventaja de necesitar un tiempo mucho menor para traducir los pensamientos a palabras, permitiendo un ritmo de comunicación mucho más natural a las personas con diferentes tipos de parálisis que impiden el habla o la escritura.

Un implante que funciona con inteligencia artificial

Como describe el artículo científico sobre el implante publicado en Nature, para lograr esto el dispositivo emplea unos electrodos que se implantan en áreas claves del cerebro del paciente, que registran la actividad eléctrica que tiene lugar en estas regiones cuando la mujer trata de hablar.

Posteriormente, estos electrodos se conectan con un ordenador en el cual un software de inteligencia artificial contrasta estas lecturas en tiempo real y las convierten en discurso sintetizado, imitando la voz del propio paciente antes de que sufriera la lesión cerebral.

Este sistema puede ofrecer numerosas ventajas frente a los actuales si llega a aprobarse. Por una parte, su velocidad de procesamiento, defienden los autores del logro, puede permitir a los pacientes con parálisis tener conversaciones mucho más fluidas; por otra parte, el sintetizador de voz generado a través de la voz de la propia paciente supone un avance frente a otros métodos, que usan o bien una voz completamente artificial o texto escrito.

Mientras tanto, Ann contaba de qué modo la participación en el ensayo clínico ha cambiado su vida. «Me ha dado una sensación de propósito», decía en el artículo de la Universidad de California. «Siento que contribuyo a la sociedad. Que vuelvo a tener un trabajo. Es una suerte que haya sobrevivido; pero este estudio ahora está permitiéndome que vuelva a vivir de verdad».

Referencias

Robin Marks & Laura Kurtzman. How Artificial Intelligence Gave a Paralyzed Woman Her Voice Back. Universidad de California – San Francisco (2023). Consultado online en https://www.ucsf.edu/news/2023/08/425986/how-artificial-intelligence-gave-paralyzed-woman-her-voice-back el 31 de marzo de 2025.

Associated Press. A Stroke Survivor Speaks Again With the Help of an Experimental Brain-Computer Implant. US News (2025). Consultado online en https://www.usnews.com/news/health-news/articles/2025-03-31/a-stroke-survivor-speaks-again-with-the-help-of-an-experimental-brain-computer-implant el 31 de marzo de 2025.

Littlejohn, K.T., Cho, C.J., Liu, J.R. et al. A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication. Nature Neuroscience (2025). DOI: https://doi.org/10.1038/s41593-025-01905-6

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