IA BCI decodifica monólogos internos con 74% de precisión en paralizados

Científicos de la Universidad de Stanford han logrado un avance significativo en la tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI), descifrando con éxito los monólogos internos silenciosos de individuos con parálisis severa. Esta investigación pionera, publicada el 14 de agosto de 2025 en la revista Cell, marca la primera vez que los científicos han interpretado directamente el habla imaginada con una precisión notable, abriendo vías sin precedentes para la comunicación.

El estudio involucró a cuatro participantes que sufrían de parálisis severa debido a condiciones como la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) o un accidente cerebrovascular del tronco encefálico. Para estas personas, la capacidad de comunicarse puede ser profundamente limitada. El nuevo sistema demostró una impresionante precisión de hasta el 74% en la interpretación de sus pensamientos silenciosos, traduciéndolos en palabras.

Avances anteriores en interfaces cerebro-computadora se han centrado principalmente en la decodificación del “habla intentada”. En tales sistemas, los individuos intentan vocalizar físicamente, activando los músculos asociados con el habla, y la BCI interpreta la actividad cerebral resultante. Si bien es efectivo, este método puede ser físicamente exigente y agotador para aquellos con control muscular limitado. Esta nueva investigación, sin embargo, profundiza directamente en el “habla interna” —los pensamientos silenciosos que formamos en nuestras mentes sin ninguna articulación física— ofreciendo una forma de comunicación potencialmente menos extenuante y más natural.

Para lograr esta hazaña innovadora, el equipo de Stanford registró con precisión la actividad cerebral en la corteza motora, la región del cerebro responsable de controlar los movimientos voluntarios, incluidas las acciones complejas involucradas en el habla. Se implantaron microelectrodos quirúrgicamente en esta área para los cuatro participantes, lo que permitió una recopilación de datos altamente sensible y detallada.

El análisis reveló que, aunque no idénticos, los patrones cerebrales asociados con el habla intentada y el habla imaginada comparten similitudes significativas. Aprovechando estas ideas, los investigadores entrenaron un modelo avanzado de IA para interpretar las señales matizadas del habla imaginada. Este sofisticado sistema pudo decodificar oraciones de un vocabulario expansivo de hasta 125,000 palabras, logrando su precisión máxima del 74%. Sorprendentemente, el sistema incluso detectó pensamientos internos no solicitados, como números que los participantes contaban silenciosamente durante una tarea, demostrando su potencial para acceder a la cognición espontánea.

Reconociendo las profundas implicaciones para la privacidad, el equipo integró un mecanismo controlado por contraseña en la BCI. Esta característica asegura que el sistema solo decodifique el habla interna cuando un participante piensa intencionalmente en una frase de contraseña específica —en una prueba, “chitty chitty bang bang”— que el sistema reconoció con más del 98% de precisión. Esta salvaguarda aborda posibles preocupaciones sobre la exposición involuntaria del pensamiento.

Si bien una tasa de precisión del 74% es sustancial, todavía implica un número notable de errores. Sin embargo, los investigadores son muy optimistas sobre futuras mejoras. Anticipan que los avances en los dispositivos de grabación y los algoritmos más refinados aumentarán significativamente el rendimiento.

Erin Kunz, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Stanford y autora principal del estudio, enfatizó la importancia de este hito. “Esta es la primera vez que logramos entender cómo se ve la actividad cerebral cuando solo piensas en hablar”, afirmó Kunz. “Para las personas con discapacidades motoras y del habla graves, las BCI capaces de decodificar el habla interna podrían ayudarles a comunicarse mucho más fácil y naturalmente.”

Frank Willett, profesor asistente de neurocirugía en Stanford y otro autor principal, se hizo eco de este sentimiento, expresando una profunda esperanza para el futuro de las BCI. “El futuro de las BCI es brillante”, afirmó Willett. “Este trabajo da una esperanza real de que las BCI del habla puedan algún día restaurar una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional.”

Esta investigación innovadora representa un paso fundamental hacia un futuro donde las personas que han perdido la capacidad de hablar puedan recuperar una voz, no a través del esfuerzo físico, sino a través del poder silencioso de sus propias mentes, aportando una nueva dimensión a la interacción humano-computadora.