Pour la première fois, l’activité cérébrale d’un patient paralysé a été convertie en texte

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| UCSF

Des centaines de milliers de personnes sont aujourd’hui privées de la parole à cause de maladies ou d’accidents. Bien que des interfaces cerveau-ordinateur existent actuellement pour aider ces individus à s’exprimer, la plupart manquent encore de précision et nécessitent des appareillages particuliers basés sur le mouvement des yeux ou des membres. Mais pour la première fois, une équipe de chercheurs est parvenue à convertir l’activité cérébrale d’un patient paralysé en phrases complètes. Une percée technologique décrite comme une révolution en neuro-ingénierie. 

Des chercheurs américains ont développé un appareil neuroprothétique qui a réussi à traduire les ondes cérébrales d’un homme paralysé en phrases complètes, selon une étude publiée jeudi. « Il s’agit d’une étape technologique importante pour une personne qui ne peut pas communiquer naturellement », déclare David Moses, ingénieur à l’Université de Californie à San Francisco (UCSF), auteur principal de l’étude publiée dans le New England Journal of Medicine.

« Cela démontre le potentiel de cette approche pour donner une voix aux personnes atteintes de paralysie sévère et de perte de la parole », ajoute-t-il. La percée a impliqué un homme de 36 ans qui a eu un accident vasculaire cérébral à l’âge de 20 ans, qui l’a laissé avec une anarthrie — l’incapacité de parler de manière intelligible, bien que sa fonction cognitive soit restée intacte. Chaque année, des milliers de personnes perdent la capacité de parler en raison d’un accident vasculaire cérébral, d’un accident ou d’une maladie.

Tester l’interface neuroprothétique sur un patient paralysé

Des recherches antérieures dans ce domaine se sont concentrées sur la lecture des ondes cérébrales via des électrodes pour développer des prothèses de mobilité qui permettent aux utilisateurs d’épeler des lettres. La nouvelle approche visait à permettre une communication plus rapide et plus organique.

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Les chercheurs de l’UCSF avaient précédemment placé des réseaux d’électrodes sur des patients ayant une parole normale qui subissaient une chirurgie cérébrale, pour décoder les signaux qui contrôlent le conduit vocal afin d’exprimer les voyelles et les consonnes, et ont pu analyser les modèles pour prédire les mots.

Mais le concept n’avait pas été testé sur un patient paralysé pour prouver qu’il pouvait offrir un avantage clinique. L’équipe a décidé de lancer une nouvelle étude appelée Restauration de l’interface cerveau-ordinateur des bras et de la voix, et le premier participant a demandé à être appelé BRAVO1. Depuis qu’il a subi un accident vasculaire cérébral dévastateur, BRAVO1 ne peut effectuer que des mouvements extrêmement limités avec la tête, le cou et les membres, et communique en utilisant un pointeur attaché à une casquette de baseball pour insérer des lettres sur un écran.

Décoder avec succès les mots à partir de l’activité cérébrale

Les chercheurs ont travaillé avec BRAVO1 pour développer un vocabulaire de 50 mots avec des mots essentiels à sa vie quotidienne comme « eau », « famille » et « bien », puis ont implanté chirurgicalement une électrode à haute densité sur son cortex moteur de la parole. Au cours des mois suivants, l’équipe a enregistré son activité neuronale alors qu’il tentait de dire les 50 mots et a utilisé l’intelligence artificielle pour distinguer des motifs subtils dans les données et les lier aux mots.

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La méthode développée par les chercheurs fonctionne en 4 étapes : 1) analyse du signal neuronal, 2) détection du discours, 3) organisation sémantique des mots et 4) modélisation de la phrase. © UCSF

Pour tester si cela fonctionnait, ils lui ont présenté des phrases construites à partir de l’ensemble de vocabulaire et ont enregistré les résultats sur un écran. Ils lui ont ensuite posé des questions telles que « Comment allez-vous aujourd’hui ? » et « Voulez-vous de l’eau ? », ce à quoi il a pu répondre par des réponses telles que « Je vais très bien » et « Non, je n’ai pas soif ». Le système a décodé jusqu’à 18 mots par minute avec une précision médiane de 75%. Une fonction auto-correct, similaire à celle utilisée dans les téléphones, a contribué à son succès.

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« À notre connaissance, il s’agit de la première démonstration réussie de décodage direct de mots complets à partir de l’activité cérébrale d’une personne paralysée et incapable de parler », affirme le neurochirurgien de BRAVO1, Edward Chang. Un éditorial d’accompagnement dans le journal a salué le développement comme un exploit de neuro-ingénierie, et a suggéré que des progrès technologiques tels que des électrodes de surface plus petites pourraient aider à améliorer encore la précision.

Vidéo de présentation de l’étude :

Sources : New England Journal of Medicine

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