Un dispositivo portátil que combina sensores textiles e IA permite transformar movimientos silenciosos de la garganta en frases fluidas y emocionalmente coherentes.
Investigadores de Cambridge y múltiples universidades en China desarrollaron un dispositivo portátil capaz de restaurar una comunicación más natural en personas con disartria, un trastorno del habla frecuente tras un accidente cerebrovascular. El sistema, denominado intelligent throat o cuello inteligente, utiliza sensores colocados alrededor del cuello para captar vibraciones musculares y señales del pulso carotídeo, las cuales son interpretadas mediante modelos avanzados de inteligencia artificial. El estudio fue publicado en Nature Communications.
La disartria es una alteración neuromotora que dificulta el control de los músculos necesarios para hablar, lo que limita seriamente la comunicación y afecta la calidad de vida de quienes viven con esta condición. Aunque en la actualidad existen tecnologías de comunicación asistida, la mayoría requieren movimientos oculares, escritura letra por letra o incluso implantes invasivos, lo que reduce su velocidad, comodidad o accesibilidad. En este contexto, los sistemas de “habla silenciosa” portátiles representan una alternativa prometedora, aunque hasta ahora habían enfrentado dificultades para lograr una comunicación continua y clínicamente eficaz.
“Cuando las personas sufren disartria tras un accidente cerebrovascular, puede resultarles extremadamente frustrante, porque saben exactamente lo que quieren decir, pero les cuesta mucho expresarlo físicamente, ya que las señales entre el cerebro y la garganta se han visto alteradas por el accidente cerebrovascular”, explicó Luigi Occhipinti, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, que dirigió la investigación. “Esa frustración puede ser profunda, no solo para los pacientes, sino también para sus cuidadores y familiares”, añadió.
En este sentido, el nuevo dispositivo se presenta como un collar flexible fabricado con sensores textiles ultrasensibles que detectan microvibraciones generadas al articular palabras sin emitir sonido. Asimismo, a diferencia de otros sistemas que reconocen palabras completas en intervalos fijos, esta tecnología analiza la señal en fragmentos muy breves, de alrededor de una décima de segundo, lo que permite reconstruir el habla de forma continua y sin pausas artificiales. Según los autores, este enfoque permite que la interacción sea más parecida al habla natural.
“Por lo general, los pacientes pueden realizar los ejercicios repetitivos después de practicar un poco, pero a menudo tienen dificultades con las preguntas abiertas y la conversación cotidiana”, explica Occhipinti. Además, ya que muchos pacientes recuperan la mayor parte o la totalidad del habla con el tiempo, no hay necesidad de implantes cerebrales invasivos.
Además de interpretar los movimientos asociados al habla, el sistema también analiza señales del pulso carotídeo para estimar el estado emocional del usuario, como neutralidad, alivio o frustración. Esta información se integra en el proceso de generación del lenguaje mediante modelos de lenguaje de gran escala, que no solo corrigen errores en la decodificación, sino que también enriquecen frases cortas o incompletas para transformarlas en oraciones más claras, coherentes y acordes con el contexto emocional.
En pruebas realizadas con cinco pacientes que habían sufrido un derrame cerebral y presentaban disartria, el sistema logró tasas de error bajas, con aproximadamente un 4% de error en palabras y menos del 3% en oraciones completas. Además, los participantes reportaron un aumento del 55% en su satisfacción al comunicarse, en comparación con salidas más simples basadas únicamente en palabras aisladas.
Los autores destacan que, aunque el estudio se realizó con un grupo reducido y un vocabulario limitado, la arquitectura del sistema es escalable y podría adaptarse a otros idiomas, condiciones neurológicas y contextos clínicos. A largo plazo, esta tecnología podría contribuir no solo a mejorar la comunicación diaria de las personas con trastornos del habla, sino también a reducir el aislamiento social y apoyar los procesos de rehabilitación.
Los autores planean ampliar los ensayos clínicos, incorporar más modalidades fisiológicas y miniaturizar aún más el dispositivo para facilitar su uso cotidiano.
