BERKELEY / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung von Hirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) hat einen bedeutenden Schritt nach vorne gemacht. Forscher der University of California in Berkeley haben eine Technologie vorgestellt, die es ermöglicht, die Gehirnaktivität von Schlaganfallpatienten nahezu in Echtzeit in Sprache umzuwandeln.
Die jüngsten Fortschritte in der Entwicklung von Hirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) könnten für Schlaganfallpatienten, die ihre Sprachfähigkeit verloren haben, einen bedeutenden Unterschied machen. Forscher der University of California in Berkeley haben eine neue Technologie entwickelt, die es ermöglicht, die Gehirnaktivität im Bereich der Sprechbewegungen nahezu in Echtzeit in Sprache und Text umzuwandeln. Diese Entwicklung könnte die Kommunikation für Menschen mit Sprachstörungen erheblich verbessern.
Im Gegensatz zu früheren BCIs, die oft mit erheblichen Verzögerungen zwischen der gedanklichen Formulierung und der tatsächlichen Ausgabe kämpften, verarbeitet das neue Gerät die Gehirnaktivität kontinuierlich. Dies bedeutet, dass die Transformation in Text und Sprache direkt während des Formulierens erfolgt, was die Latenzzeit erheblich reduziert. Diese Technologie wurde an einer Schlaganfallpatientin getestet, der ein Gerät mit 253 Elektrodenkanälen über dem motorischen Sprachzentrum implantiert wurde.
Die Forscher sammelten Daten, während die Patientin vorgegebene Sätze mit einem Wortschatz von 1024 Wörtern still formulierte. Das trainierte Modell konnte diese Sätze mit einer Verzögerung von nur einer Sekunde in Sprache umwandeln, im Vergleich zu den vorher üblichen 23 Sekunden. Trotz dieser Fortschritte bleibt die Fehlerrate hoch, mit 23,9 Prozent bei der Text- und 45,3 Prozent bei der Sprachausgabe, was weitere Verbesserungen für eine klinische Anwendung erforderlich macht.
Die kontinuierliche Online-Umsetzung der Gehirnaktivität in Sprache stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer klinisch einsetzbaren Technologie dar. Dennoch bleibt die Implantation der Elektroden ein großes Risiko, da sie mit möglichen Komplikationen wie Blutungen oder Infektionen verbunden ist. Zudem ist unklar, ob der klinische Nutzen gegenüber nicht-invasiven Methoden gerechtfertigt ist.
Die Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Dekodierung der elektrischen Signale aus der Hirnrinde für Sprechbewegungen ist ein weiterer technischer Fortschritt. Diese Algorithmen arbeiten achtmal schneller als bisherige Ansätze. Dennoch könnten solche Neuroprothesen nur für eine begrenzte Anzahl von Patienten geeignet sein, da viele Schlaganfallpatienten nicht nur Sprech-, sondern auch Sprachstörungen haben.
Die ethischen und rechtlichen Herausforderungen, die mit der Verwendung von Hirnimplantaten verbunden sind, bleiben ein bedeutendes Thema. Juristen weisen darauf hin, dass solche Technologien große ethische Fragen aufwerfen, die sorgfältig abgewogen werden müssen. Die Zukunft dieser Technologien hängt von weiteren Fortschritten in der Genauigkeit und Sicherheit sowie von der gesellschaftlichen Akzeptanz ab.
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