Un homme paralysé du cou vers le bas utilise des implants cérébraux IA pour écrire des messages texte

Vidéo Une combinaison d’implants cérébraux et d’un réseau neuronal a aidé un homme de 65 ans paralysé du cou aux pieds à taper des messages texte sur un ordinateur à 90 caractères par minute, plus rapidement que toute autre interface cerveau-machine connue.

Le patient, appelé T5 dans un article de recherche publié [preprint] dans Nature mercredi, est la première personne à tester la technologie, qui a été développée par une équipe de chercheurs dirigée par l’Université américaine de Stanford.

Deux widgets étaient attachés à la surface du cerveau de T5; les appareils comportaient des centaines d’électrodes fines qui pénétraient d’environ un millimètre dans la matière grise du patient. On a ensuite demandé au sujet du test d’imaginer l’écriture de 572 phrases en trois jours. Ces passages de texte contenaient toutes les lettres de l’alphabet ainsi que des signes de ponctuation. On a demandé à T5 de représenter les espaces entre les mots en utilisant le symbole supérieur à,>.

Les signaux des électrodes ont ensuite été transmis à un réseau neuronal récurrent en entrée. Le modèle a été formé pour mapper chaque lecture spécifique du cerveau de T5 au caractère correspondant en sortie. Les modèles d’ondes cérébrales enregistrés en pensant à l’écriture de la lettre «a», par exemple, étaient distincts de ceux produits en imaginant l’écriture de la lettre «b». Ainsi, le logiciel pourrait être entraîné à associer les signaux pour “ a ” à la lettre “ a ”, etc. dans les caractères souhaités.

Avec un ensemble de données de 31 472 caractères, l’algorithme d’apprentissage automatique a pu apprendre à décoder les signaux cérébraux de T5 pour chaque caractère qu’il essayait d’écrire correctement environ 94% du temps. Les personnages ont ensuite été affichés pour qu’il puisse communiquer.

Voici une vidéo douce expliquant l’expérience.

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Malheureusement, il n’y a pas de bouton de suppression dans ce système; T5 a dû continuer même s’il avait commis une erreur, comme imaginer transcrire la mauvaise lettre ou le mauvais signe de ponctuation. Le taux d’erreur de caractère a été réduit de 6% à 3,4% grâce à la mise en œuvre d’une fonction de correction automatique. C’est à peu près aussi précis que les systèmes de synthèse vocale à la pointe de la technologie d’aujourd’hui, ont affirmé les chercheurs.

Il convient de noter que le taux d’erreur de caractères pour la saisie libre, lorsque T5 ne transcrivait pas le texte donné par les chercheurs, était plus élevé à 8,54% et réduit à 2,25% lorsqu’un modèle de langage à correction automatique était utilisé.

«Ensemble, ces résultats suggèrent que, même des années après la paralysie, la représentation neuronale de l’écriture dans le cortex moteur est probablement assez forte pour être utile pour un BCI», a écrit l’équipe, faisant référence à une interface cerveau-ordinateur. T5 a été paralysé en raison d’une lésion de la moelle épinière, mais la partie de son cerveau qui contrôle le mouvement est toujours intacte.

John Ngai, directeur de l’initiative BRAIN des National Institutes of Health des États-Unis, qui n’était pas directement impliqué dans la recherche, a qualifié l’étude de «jalon important» pour les BCI et les algorithmes d’apprentissage automatique. “Ces connaissances fournissent une base essentielle pour améliorer la vie des autres personnes atteintes de lésions et de troubles neurologiques”, a-t-il déclaré dans un communiqué. Le NIH, une organisation gouvernementale, a aidé à financer la recherche.

Pas pour tous

Bien que l’étude semble prometteuse, l’équipe a admis qu’il y a beaucoup de défis à surmonter avant que ce type de technologie puisse être commercialisé ou utilisé par un plus grand nombre de personnes. Tout d’abord, cela n’a été démontré que sur une seule personne jusqu’à présent. L’équipe devra, dans l’état actuel de la technologie, recycler son modèle pour les signaux cérébraux de chaque individu, et les performances peuvent ne pas être cohérentes d’un patient à l’autre.

«Pourquoi les performances varient d’une personne à l’autre est encore une question inconnue», a déclaré Frank Willett, auteur principal de l’étude et chercheur au Neural Prosthetics Translational Laboratory de Stanford. Le registre.

«Une cause est probable que les capteurs enregistrent parfois à partir de nombres différents de neurones – donc parfois, lorsque le capteur est placé dans le cerveau d’une personne, il est particulièrement« chaud »et enregistre beaucoup de neurones, alors que d’autres fois, ce n’est pas le cas. C’est une question ouverte sur le terrain, et la conception de capteurs capables d’enregistrer à tout moment de nombreux neurones est un objectif important sur lequel d’autres travaillent. »

Les universitaires ont également continuellement recyclé le système sur les signaux cérébraux du T5 pour calibrer le logiciel avant de mener des expériences. Willett a déclaré qu’un système utilisé dans le monde réel devrait travailler sur un minimum de données de formation et que les utilisateurs ne devraient pas avoir à recycler les machines tous les jours.

«Pour traduire la technologie en un produit réel, il faut la rationaliser – l’utilisateur doit pouvoir utiliser le BCI sans avoir à prendre trop de temps pour le former», a-t-il déclaré.

“Nous devons donc améliorer les algorithmes afin qu’ils puissent bien fonctionner avec seulement un peu de données d’entraînement. De plus, il devrait être suffisamment intelligent pour suivre automatiquement l’évolution de l’activité neuronale au fil du temps, afin que l’utilisateur n’ait pas à faire de pause. pour recycler le système chaque jour. »

Pour traduire la technologie en un produit réel, il faut la rationaliser

La nature invasive des électrodes est également une conséquence; ils doivent rester implantés dans le cerveau d’un patient et doivent être fabriqués à partir d’un matériau durable et sûr. «Enfin, le dispositif à microélectrodes doit être sans fil et entièrement implanté», a ajouté Willett. Le logiciel doit également pouvoir fonctionner sur un ordinateur de bureau ou un smartphone: il ne sert à rien d’avoir à trimballer du matériel lourd sur mesure.

«Il est important de reconnaître que le système actuel est une preuve de concept qu’une BCI d’écriture manuscrite de haute performance est possible (en un seul participant); ce n’est pas encore un système complet et cliniquement viable », conclut l’article.

«Davantage de travail est nécessaire pour démontrer des performances élevées chez des personnes supplémentaires, étendre le jeu de caractères (par exemple, les majuscules), permettre l’édition et la suppression de texte et maintenir la robustesse aux changements dans l’activité neuronale sans interrompre l’utilisateur pour le recyclage du décodeur. Plus généralement, la technologie des réseaux de microélectrodes intracorticales est encore en cours de maturation et nécessite de nouvelles démonstrations de longévité, d’innocuité et d’efficacité avant une adoption clinique généralisée. ®