Un equipo internacional ha creado una silla de ruedas capaz de transformar los pensamientos de su usuario en comandos y, de esta manera, de permitirle ganar movilidad y con entrenamiento desenvolverse de manera segura en un ambiente natural con los obstáculos habituales.
Suena a ciencia ficción, pero así es como lo reportan en un artículo publicado en el medio especializado IScience. De hecho, nada menos que tres pacientes recibieron entrenamiento en el uso de esta silla y dos de ellos lograron buenos resultados.
Concretamente, los autores proporcionaron a estos pacientes tres sesiones de entrenamiento cada semana durante entre dos y cinco meses en total.
Estas sesiones, resaltan, no sólo son importantes para los propios usuarios de la silla de ruedas, sino también para el algoritmo que usa la propia interfaz cerebro-máquina. De hecho, subrayan que esta investigación desvela un método potencial para mejorar la traducción clínica de la tecnología de interfaces cerebro-máquina no invasivas.
Para mover la silla, los pacientes se colocan un casco que detecta su actividad cerebral mediante electroencefalografía (EEG). La interfaz, posteriormente, transforma esta actividad cerebral en comandos mecánicos para la silla de ruedas.
Los usuarios de la silla controlan la dirección de la silla pensando en mover su propio cuerpo. Por ejemplo, tienen que pensar en mover las dos manos para girar hacia la izquierda y ambos pies para girar hacia la derecha.
Inicialmente, los tres participantes tenían una precisión similar, de entre el 43 y el 55%. Con el paso del tiempo, dos de ellos llegaron a alcanzar precisiones superiores al 95%. A la vez, la máquina iba aprendiendo: de forma paralela a la mejoría en los pacientes, el algoritmo mejoraba su discriminación de patrones cerebrales.
El paciente restante, por su parte, no mostró grandes mejorías en precisión y sus patrones de actividad cerebral no cambiaron, cosa que si sucedió con los dos que mejoraron su manejo de la silla de ruedas. Esto hace pensar a los investigadores que para manejar un dispositivo con estas características debe darse una reorganización cortical que quizás no sea posible en todas las personas.
Luca Tonin, Serafeim Perdikis, Taylan Deniz Kuzu, Thoman Armin Schildhauer, Ramón Martínez-Olivera, José del R. Millán. Learning to control a BMI-driven wheelchair for people with severe tetraplegia. IScience (2022). DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.105418
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