Notícia

Software transforma ‘escrita mental’ em palavras e frases na tela

Dr. Frank Willett, Escola de Medicina da Universidade Stanford

Fonte

Universidade Stanford

Data

quinta-feira, 20 maio 2021 09:55

Áreas

Bioinformática. Inteligência Artificial. Neurociências.

Pesquisadores da Universidade Stanford, nos Estados Unidos, acoplaram um software de inteligência artificial a um dispositivo, chamado interface cérebro-computador (BCI, da sigla em inglês), implantado no cérebro de um homem com paralisia de corpo inteiro. O software foi capaz de decodificar as informações da BCI para converter rapidamente os pensamentos do homem sobre a escrita à mão em texto na tela do computador.

O homem foi capaz de escrever usando essa abordagem duas vezes mais rápido do que usando um método anterior desenvolvido pelos pesquisadores de Stanford, que relataram essas descobertas em 2017 na revista científica eLife.

Esperança para quem tem paralisia de membros superiores

As novas descobertas, publicadas recentemente na revista científica Nature, “podem estimular novos avanços, beneficiando milhões de pessoas em todo o mundo, que perderam o uso de seus membros superiores ou a capacidade de falar devido a lesões na medula espinhal, derrames ou esclerose lateral amiotrófica”, disse o Dr. Jaimie Henderson, professor de neurocirurgia de Stanford.

“Esta abordagem permitiu a uma pessoa com paralisia compor frases em velocidades quase comparáveis ​​às de adultos sem deficiência da mesma idade digitando em um smartphone”, disse o Dr. Henderson.

O participante do estudo produziu texto a uma taxa de cerca de 18 palavras por minuto. Em comparação, pessoas saudáveis ​​da mesma idade podem digitar cerca de 23 palavras por minuto em um smartphone.

O participante do estudo – a quem a equipe de pesquisadores se refere como ‘T5’ – perdeu praticamente todos os movimentos abaixo do pescoço por causa de uma lesão na medula espinhal em 2007. Nove anos depois, o Dr. Henderson colocou dois chips de BCI, cada um do tamanho de uma aspirina infantil, no lado esquerdo do cérebro de T5. Cada chip tem 100 eletrodos que captam sinais de neurônios  na parte do córtex motor – uma região da superfície mais externa do cérebro – que governa o movimento da mão.

Esses sinais neurais são enviados por meio de fios para um computador, onde algoritmos de inteligência artificial decodificam os sinais e supõem o movimento pretendido de mão e dedo de T5. Os algoritmos foram projetados no Laboratório de Próteses Neurais Translacional (NPTL) de Stanford, codirigido pelo Dr. Henderson e pelo Dr.  Krishna Shenoy, professor de Engenharia Elétrica da Universidade Stanford.

Os dois pesquisadores, que colaboram no desenvolvimento da BCI desde 2005, são os coautores seniores do novo estudo. O autor principal é o Dr. Frank Willett, pesquisador no NPTL e também no Howard Hughes Medical Institute de Stanford.

“Aprendemos que o cérebro retém sua capacidade de prescrever movimentos finos uma década inteira depois que o corpo perdeu sua capacidade de executar esses movimentos”, disse o Dr. Willett. “E aprendemos que movimentos complexos pretendidos envolvendo mudanças de velocidade e trajetórias curvas, como caligrafia, podem ser interpretados mais facilmente e mais rapidamente pelos algoritmos de inteligência artificial que estamos usando do que movimentos pretendidos mais simples, como mover um cursor em uma reta a uma velocidade constante. As letras do alfabeto são diferentes umas das outras, por isso são mais fáceis de distinguir”, destacou o pesquisador.

Um recorde de velocidade de escrita à mão mental

Nesse estudo, T5 estabeleceu o que foi até agora o recorde de todos os tempos: copiar frases exibidas em cerca de 40 caracteres por minuto. Outra participante do estudo foi capaz de escrever de forma extemporânea, selecionando as palavras que desejava, a 24,4 caracteres por minuto.

Se o paradigma subjacente ao estudo de 2017 era análogo à digitação, o modelo do novo estudo publicado na Nature é análogo à caligrafia. T5 se concentrou em tentar escrever letras individuais do alfabeto em um bloco de notas imaginário com uma caneta imaginária, apesar de sua incapacidade de mover o braço ou a mão. Ele repetiu cada letra 10 vezes, permitindo que o software “aprendesse” a reconhecer os sinais neurais associados ao seu esforço para escrever aquela letra em particular.

A taxa de erro de cópia de frase do paciente T5 foi de cerca de um erro a cada 18 ou 19 caracteres tentados. Sua taxa de erro de composição livre era de cerca de um em cada 11 ou 12 caracteres. Quando os pesquisadores usaram uma função de autocorreção posterior – semelhante às incorporadas nos teclados de smartphone – as taxas de erro foram significativamente mais baixas: abaixo de 1% para cópia e pouco mais de 2% para estilo livre.

Essas taxas de erro são bastante baixas em comparação com outras BCIs, disse o Dr. Krishna Shenoy, que também é pesquisador do Howard Hughes Medical Institute.

“Embora a escrita à mão possa se aproximar de 20 palavras por minuto, tendemos a falar cerca de 125 palavras por minuto, e esta é outra direção interessante que complementa a escrita à mão. Se combinados, esses sistemas podem, juntos, oferecer ainda mais opções para os pacientes se comunicarem com eficácia”, concluiu o Dr. Krishna Shenoy.

A BCI usada no estudo é limitada por lei ao uso experimental e ainda não está aprovada para uso comercial.

O Escritório de Licenciamento de Tecnologia da Universidade Stanford solicitou uma patente de propriedade intelectual associada à tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores.

Acesse o artigo científico completo publicado na revista eLife em 2017 (em inglês).

Acesse o resumo do artigo científico publicado na revista Nature (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Escola de Medicina da Universidade Stanford (em inglês).

Fonte: Bruce Goldman, Universidade Stanford. Imagem: Dr. Frank Willett, Escola de Medicina da Universidade Stanford.

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