Se ha desarrollado un nuevo dispositivo portátil para permitir que los pacientes con accidente cerebrovascular y disartria (un trastorno motor del habla) recuperen una comunicación natural y fluida.
El sistema de “garganta inteligente”, creado por un equipo internacional de investigadores, combina sensores avanzados e inteligencia artificial (IA) para procesar el habla silenciosa y las señales emocionales en tiempo real.
El sistema integra sensores de tensión textiles, que detectan las vibraciones de los músculos de la garganta, y monitores de señales de pulso carotídeo, con grandes modelos de lenguaje para el procesamiento del habla.
A diferencia de las tecnologías existentes, el dispositivo traduce el habla silenciosa en oraciones coherentes y sin demoras, al tiempo que incorpora matices emocionales y contextuales.
Probado en cinco pacientes con disartria, el sistema logró una tasa de error de palabras del 4,2% y una tasa de error de oraciones del 2,9%, mejorando significativamente con respecto a los sistemas de habla silenciosa existentes.
Además, la satisfacción del usuario aumentó en un 55%, lo que pone de relieve su capacidad para ofrecer una comunicación personalizada y expresiva.
"El sistema genera oraciones personalizadas y apropiadas al contexto que reflejan con precisión el significado que los pacientes pretenden dar", se lee en un artículo de investigación presentado el miércoles.
El diseño del wearable incluye una gargantilla con sensores de tensión basados en grafeno, lo que proporciona alta sensibilidad y comodidad para el uso diario.
Un módulo inalámbrico incorporado garantiza una transmisión de datos continua con un consumo mínimo de energía, lo que permite una funcionalidad durante todo el día.
Los agentes LLM integrados en el sistema analizan los tokens de habla y las señales emocionales, refinando y ampliando las oraciones para que coincidan con el significado previsto por el usuario.
El enfoque personalizado permite una expresión dinámica y en tiempo real, cerrando la brecha entre las necesidades de comunicación del paciente y las capacidades tecnológicas, escribieron los investigadores.
Los investigadores también prevén aplicaciones más amplias, incluido el apoyo para otras afecciones neurológicas como ELA y Parkinson y el potencial de adaptaciones multilingües.
El equipo ahora se centra en miniaturizar el dispositivo e integrarlo en marcos de computación de borde para mejorar la usabilidad, escribieron.
