Người bệnh teo cơ phục hồi giọng nói qua hệ thống kết nối não

Doanh nghiệp gần bạn nhất

được xác nhận bởi itcctv

Người bệnh teo cơ phục hồi giọng nói qua hệ thống kết nối não

Các nhà khoa học tại Đại học California đã thực hiện thành công một thí nghiệm cấy ghép điện cực kết hợp với hệ thống giao diện não-máy tính (Brain-Computer Interface - BCI) để giúp một bệnh nhân mắc bệnh xơ cứng teo cơ (Amyotrophic Lateral Sclerosis - ASL) tìm lại giọng nói của mình.


ASL (Amyotrophic Lateral Sclerosis) là căn bệnh xơ cứng teo cơ, trong đó các tế bào thần kinh ở não và tủy sống bị tổn thương, dẫn đến mất kiểm soát cơ và chức năng cơ thể. Bệnh nhân gặp khó khăn trong việc thực hiện các hoạt động như di chuyển, nói chuyện, ăn uống, và thậm chí cả hô hấp. Hiện tại, nguyên nhân gây bệnh vẫn chưa được xác định rõ và chưa có phương pháp điều trị dứt điểm.


Casey Harrell, một nhà hoạt động môi trường được chẩn đoán mắc bệnh ASL từ 5 năm trước, đã tìm lại được phần nào cuộc sống thường ngày nhờ công nghệ hiện đại. Với sự trợ giúp của hệ thống BCI, Harrell có thể trò chuyện với vợ, đọc sách và đặc biệt là hát ru cô con gái của mình mỗi tối.


Thí nghiệm được thực hiện bởi các nhà khoa học tại Đại học California với việc cấy một con chip nhỏ mang tên Utah Array (kích thước 3x3 mm) vào não của Harrell. Chip này chứa 4 chuỗi điện cực, mỗi chuỗi gồm 64 điện cực, được cấy vào vùng não điều khiển giọng nói để thu nhận tín hiệu chính xác hơn. Chip này kết nối với hai cổng khác gắn trên não và truyền tín hiệu đến hệ thống máy tính BCI được lắp trên xe lăn của Harrell.


cac-dien-cuc-duoc-gan-vao-nao.jpeg
Mô hình các điện cực gắn vào não bệnh nhân

cac-tin-hieu-phan-tich-tu-nao-bo.jpeg
Các tín hiệu não được thu nhận và phân tích


Hệ thống này tương tự như Neuralink của Elon Musk nhưng có ít điện cực hơn và chưa hỗ trợ kết nối không dây. Khi Harrell muốn nói chuyện, các điện cực sẽ ghi lại sóng điện từ các neuron thần kinh. Sau đó, hệ thống AI sẽ xử lý tín hiệu để xác định các âm vị và ghép thành từ ngữ, câu văn hoàn chỉnh gần nhất với ý định của anh. Nhờ có AI và mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống còn đưa ra gợi ý phù hợp với ngữ cảnh, giúp Harrell giao tiếp tự nhiên hơn.

anh-harrell-cung-he-thong-bic.jpeg
Anh Harrell cùng hệ thống hỗ trợ mà nhóm nghiên cứu thực hiện

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã sử dụng công nghệ deepfake để tái tạo giọng nói của Harrell dựa trên các bản ghi âm của anh trước đây. Nhờ đó, câu nói không chỉ được hiển thị mà còn được phát ra bằng chính giọng nói quen thuộc của anh. Đáng nhớ nhất là khoảnh khắc con gái Harrell về nhà và nghe ba mình nói: “Sweet daughter of mine, I have been waiting for this for a long time” (Tạm dịch: “Con gái yêu, ba đã đợi ngày này lâu lắm rồi”), khiến cô bé xúc động bật khóc.

Quảng cáo

logo-admicro


Hệ thống này đạt độ chính xác lên đến 90%, thậm chí có lúc lên tới 99%, vượt xa các thí nghiệm tương tự trước đây với độ chính xác chỉ khoảng 75%. Đây là một bước tiến lớn trong việc hỗ trợ giao tiếp cho các bệnh nhân ASL.

Harrell hiện đang là tình nguyện viên duy nhất được thử nghiệm hệ thống này và nó mang lại cho anh cơ hội để giao tiếp với gia đình, bạn bè và người thân. Đây là điều mà căn bệnh ASL này đã lấy đi nhưng công nghệ - AI và cả deep fake, khi sử dụng một cách phù hợp lại mang lại một trang mới cho cuộc sống của anh và gia đình.

Hệ thống này dù vẫn còn cần có sự cải thiện khi nó không được kết nối không dây Bên cạnh đó, chi phí hệ thống như vậy là vấn đề rất lớn, đặt trong bối cảnh căn bệnh này cũng đã ngốn của gia đình, bệnh nhân một khoản tài chính khổng lồ. Điều này đặt ra thách thức cho nhóm nghiên cứu trong việc tối ưu hoá hệ thống để tinh gọn, giảm thiểu chi phí để nó dễ dàng tiếp cận với những người bệnh khác.

Nguồn: [1][2][3]
Nguồn: Bệnh nhân bị teo cơ tìm lại được giọng nói nhờ hệ thống giao tiếp với não bộ
💬 bình luận
1

Bình luận

Trở thành viên của itcctv — Đăng ký
Thủ thuật tin học văn phòng Thủ thuật Word Thủ thuật Excel
Cuộn