Mundo, 16 de ago 2025 (ATB Digital) .- Un equipo de científicos ha logrado descifrar la actividad cerebral que se produce durante el lenguaje interno (el monólogo silencioso que tiene lugar en la mente) y traducirla en palabras con una precisión de hasta el 74 %.
El estudio, publicado en la revista científica Celly liderado por la Universidad de Stanford, Estados Unidos, podría ayudar a que personas que no pueden hablar se comuniquen fácilmente mediante tecnologías de interfaz cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés).
“Es la primera vez que logramos comprender cómo es la actividad cerebral cuando solo se piensa en hablar”, explicó Erin Kunz, de la Universidad de Stanford y autora principal de la investigación.
“Para las personas con graves discapacidades motoras y del habla, las BCI, capaces de descodificar el lenguaje interno podrían permitir una comunicación mucho más fácil y natural”, añadió.
Interfaces cerebro-ordenador
La corteza motora del cerebro contiene regiones que controlan el movimiento, incluidos los músculos que producen el habla. Las BCI son implantadas quirúrgicamente en la capa superficial del cerebro, y registran directamente los patrones de actividad neuronal. Estas señales se transmiten a un algoritmo informático que las traduce en acciones como el habla o el movimiento de un cursor en una pantalla.
Las personas con parálisis, cuando intentan hablar o escribir, las BCI pueden captar estas señales cerebrales y traducirlas con gran precisión en palabras.
Con este reciente estudio, los científicos dieron un paso más al investigar las señales asociadas al lenguaje interno, es decir, al pensamiento en forma de habla silenciosa. “Si solo hay que pensar las palabras en lugar de intentar pronunciarlas, podría ser más fácil y rápido para estas personas”, señaló Benyamin Meschede-Krasa, coautor del trabajo.
Cuatro personas con graves trastornos motores y del habla participaron en el estudio, y contaban con matrices de microelectrodos implantadas en áreas motoras del cerebro. Los investigadores comprobaron que el habla interna genera patrones claros y robustos de actividad en estas regiones, similares, aunque más débiles, a los provocados por el intento de hablar.
A partir de estos datos, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial capaces de interpretar las palabras imaginadas. En una demostración experimental, la BCI decodificó frases pensadas de un vocabulario de hasta 125.000 palabras con una precisión del 74 %.
El equipo también reveló que el intento de hablar y el monólogo interno producen patrones neuronales similares, pero lo bastante distintos como para distinguirlos de forma fiable.
“El futuro de las BCI es prometedor. Este trabajo ofrece una esperanza real de que algún día estas tecnologías puedan restaurar una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional”, subrayó Frank Willett, investigador de Stanford y autor principal del estudio.
Por ahora, las BCI implantadas no son una tecnología ampliamente disponible y se encuentran en las primeras fases de investigación y ensayo. Además, su uso está regulado por agencias federales y otras entidades para garantizar los más altos estándares de ética médica.
Fuente: DW