今天发表在《自然》杂志上的两项独立研究表明，未来，脑机接口(BCI)可以帮助因严重瘫痪而无法说话的人恢复沟通。在这两项研究中，研究人员使用可以接收大脑信号的大脑植入物，然后使用算法将其翻译成屏幕上的句子。虽然这不是一个新概念，但令人兴奋的是，两个研究团队都能够比现有技术更快、更准确地做到这一点。
在斯坦福大学的这项研究中，研究人员将电极植入肌萎缩侧索硬化症(ALS)患者大脑中与言语相关的两个区域。BCI旨在检测患者试图说话时的大脑活动。然后，这些信号被输入到一种算法中，将某些大脑活动模式与音素(构成语音的声音)联系起来。为了训练算法，研究人员让患者在25个疗程中尝试发出或默念例句，每个疗程持续大约四个小时。
在加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校的研究中，研究人员通过手术将一张包含253个电极的薄纸片放置在因脑干中风而严重瘫痪的人的大脑上。与斯坦福大学的研究一样，研究人员让患者通过尝试说话来训练算法，以便它能够识别哪些大脑信号与不同音素相关。然后，这些信号被转化为数字化身的面部表情和调制语音。
虽然这些研究使用的方法略有不同，但结果在准确性和速度方面相似。斯坦福大学的研究在限制50个单词的词汇量时，错误率为9.1%;当词汇量扩展到125,000个单词时，错误率为23.8%。大约四个月后，斯坦福大学的算法能够以每分钟约68个单词的速度将大脑信号转换为单词。加州大学旧金山分校和伯克利分校的算法能够以78wpm的中位速率进行解码。对于119个单词的词汇，其错误率为8.2%;对于1,024个单词的词汇，错误率约为25%。
虽然23%到25%的错误率对于日常使用来说还不够好，但它比现有技术有了显着的改进。在新闻发布会上，加州大学旧金山分校神经外科主任、加州大学旧金山分校研究合著者爱德华·张(EdwardChang)指出，与自然语言的150至250次/分钟的沟通速度相比，现有技术的有效沟通速度在每分钟5至15次时“费力”。演讲。
“60到70WPM对于我们整个领域来说是一个真正的里程碑，因为它来自两个不同的中心和两种不同的方法，”张在简报中说。
也就是说，这些研究更多的是概念验证，而不是即将迎来黄金时段的技术。一个潜在的问题是这些治疗需要长时间的训练来训练算法。然而，两个团队的研究人员在新闻发布会上告诉媒体，他们希望未来算法训练的强度能够降低。
“这些都是非常早期的研究，我们没有其他人的数据的大型数据库。随着我们进行更多的记录并获得更多的数据，我们应该能够将算法从其他人那里学到的知识转移给新人。”霍华德休斯医学研究所的研究科学家、斯坦福大学的合著者FrankWillett说道。学习。然而，威利特确实指出，这并不能保证，还需要更多的研究。
另一个问题是，这项技术必须足够简单，人们可以在家中使用，而不需要护理人员接受复杂的培训。脑植入物也是侵入性的，在这些特殊的研究中，脑机接口必须通过电线连接到头骨外部的设备，然后再连接到计算机。人们还担心电极退化以及这些可能不是永久解决方案的事实。为了让消费者使用，该技术必须经过严格审查，这可能是一个漫长且昂贵的过程。
此外，这些研究是针对仍具有一定活动能力的患者进行的。一些神经系统疾病，例如晚期ALS，可能会导致所谓的“锁定综合症”。在这种状态下，人仍然有思考、看和听的能力，但只能通过眨眼睛或其他小动作进行交流。患有锁定综合症的人最需要这种技术，但需要更多的研究来看看这种方法是否有效。
Chang表示：“我们已经跨越了性能的门槛，我们都对此感到非常兴奋，因为它跨越了可用性的门槛。”他指出，如果这项技术能够安全、广泛地实施，它的潜在好处将是巨大的。“我们正在非常认真地考虑这个问题以及下一步是什么。”