Genel resim:Kaliforniya Üniversitesi, Davis’ten bir ekip, beyin sinyallerini son derece yüksek bir doğruluk seviyesiyle okunabilir metne dönüştürebilen çığır açıcı bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) duyurdu. Son zamanlarda yayınlanan bulgular, kullanıcının istediği kelimeleri %3’ten daha az bir hata oranıyla tahmin edebilen çığır açıcı teknolojiyi ayrıntılı olarak açıklıyor. Bulguları inceleyen araştırmacılar, iletişim teknolojisinin hata oranının, engelli olmayan bir konuşmacının bir paragrafı yüksek sesle okumasıyla aynı seviyede olduğunu iddia ediyor.
14 Ağustos’ta New England Journal of Medicine’de yayımlanan çalışmanın sonuçları, amyotrofik lateral skleroz (ALS) veya Lou Gehrig Hastalığı olarak da bilinen hastalığa yakalanan 45 yaşındaki bir baba olan Casey Harrell’in kaydettiği inanılmaz ilerlemeyi özetliyor. Çalışmaya göre Harrell’in semptomları çalışmaya katılmasından beş yıl önce başladı.
Hastalık, Harrell’in ailesi, arkadaşları ve çevresindeki diğer kişilerle etkili bir şekilde iletişim kurmasını engelledi. Zorluklarını perspektife koymak için, ortalama bir insan dakikada yaklaşık 160 kelimelik bir konuşma hızıyla konuşma İngilizcesi kullanarak iletişim kurar. Harrell ile çalışan konuşma analistlerine göre, hastalık ona dakikada ortalama 6,8±5,6 doğru kelimelik ortalama (±SD) bir oranın biraz üzerinde iletişim kurma yeteneği bıraktı. Ancak beynine yeni mikroelektrot dizileri yerleştirme prosedüründen bir ay sonra, Harrell’in ailesi ve kızıyla net ve istediği gibi iletişim kurma yeteneği inanılmaz bir doğrulukla geri geldi.
BlackRock Neurotech’in NeuroPort sistemini kullanan sinyal işleme sistemi, Harrell’in beynine yerleştirilen 3,2 mm elektrotlardan gelen beyin sinyallerini, kamuya açık araştırma yazılımı olan Backend for Realtime Asynchronous Neural Decoding (BRAND) platformunu çalıştıran bilgisayarlara gönderdi. Alınan bilgiler daha sonra nörolojik sinyalleri gerçek zamanlı olarak işlemek ve kodunu çözmek için kullanıldı ve bu da Harrell’in net, doğru cümleler ve ifadelerle iletişim kurma becerisiyle sonuçlandı.
Deney en başından itibaren oldukça başarılıydı. İlk konuşma seansı sırasında ekip Harrell’den örnek 50 kelimelik bir kelime dağarcığı kullanarak önceden tanımlanmış cümleler söylemesini istedi. Yerleştirilen nöroprotez, Harrell’in deneme konuşmasını %99,6 doğrulukla çözümledi. Aynı 50 kelimelik kelime dağarcığını kullanan ikinci bir seans, tüm deneme cümlelerinin doğru bir şekilde çözümlenmesiyle sonuçlandı ve etkileyici bir %0 kelime hatası oranı elde edildi.
Sonraki oturumlar nöroprotezin test kelime dağarcığını 50 kelimeden 125.000’den fazla kelimeye çıkardı ve bu da konuşulan İngilizce dilinin çoğunluğunu kapsıyordu. Birkaç saatlik eğitimden sonra nöroprotez katılımcının deneme konuşmasını %90,2 doğrulukla çözümledi. Test performansı sonraki birkaç ay boyunca iyileşmeye devam etti ve %97,5’ten fazla sürdürülebilir bir çeviri doğruluğu elde edildi.
Çalışma, UC Davis nörobilimcisi Sergey Stavisky ve beyin cerrahı David Brandman liderliğindeki bir ekip tarafından sunuldu. Harrell yeni nöroprotez ve arayüz teknolojisini test eden ilk kişi olsa da, sonuçlar engelli kişiler için iletişimi geri getirme mücadelesinde son derece umut verici bir adım gibi görünüyor.
Stavisky’ye göre, “Sistemi ilk denediğimizde, doğru bir şekilde söylemeye çalıştığı kelimeler ekranda belirince o (Harrell) sevinçten ağladı. Hepimiz ağladık.”