Mõtte lugemine ja tehisintellekt: mitteinvasiivne ajuteksti dekodeerimine ja andurid süvaõppe arhitektuuride jaoks Meta AI-lt – pilt: Xpert.Digital
Inimese ja masina interaktsiooni tulevik on käes – aju signaalid kui suhtluse võti
Aju tekstiks dekodeerimise tehnoloogiad: mitte-invasiivsete ja invasiivsete lähenemisviiside võrdlus
Võimalus mõtteid tekstiks tõlkida kujutab endast revolutsioonilist edasiminekut inimese ja arvuti interaktsioonis ning sellel on potentsiaal parandada suhtlusraskustega inimeste elukvaliteeti. Nii Meta AI mitteinvasiivne Brain2Qwerty tehnoloogia kui ka invasiivne elektrokortikograafia (ECoG) püüavad seda eesmärki saavutada, dekodeerides kõne kavatsusi otse ajusignaalidest. Kuigi mõlemal tehnoloogial on sama üldeesmärk, erinevad nad põhimõtteliselt oma lähenemisviisi, tugevuste ja nõrkuste poolest. See põhjalik võrdlus toob esile mitteinvasiivse meetodi olulised eelised, vähendamata invasiivsete protseduuride rolli ja kasu.
Ohutusprofiil ja kliinilised riskid: oluline erinevus
Mitteinvasiivsete ja invasiivsete aju-arvuti liideste (BCI-de) kõige olulisem erinevus seisneb nende ohutusprofiilis ja sellega seotud kliinilistes riskides. See aspekt on keskse tähtsusega, kuna see mõjutab oluliselt nende tehnoloogiate kättesaadavust, rakendatavust ja pikaajalist aktsepteerimist.
Neurokirurgiliste tüsistuste vältimine: mitteinvasiivsete protseduuride vaieldamatu eelis
Elektrokortikograafia (ECoG) nõuab neurokirurgilist sekkumist, mille käigus implanteeritakse elektroodide massiivid otse aju pinnale, dura mater'i (aju katva välimise membraani) alla. Kuigi seda protseduuri tehakse rutiinselt spetsialiseeritud keskustes, kaasneb sellega loomupäraseid riske. Statistika näitab, et pärast selliseid protseduure on tõsiste tüsistuste risk 2–5 protsenti. Need tüsistused võivad hõlmata laia valikut, sealhulgas:
Koljusisesed hemorraagiad
Koljusisene verejooks, näiteks subduraalsed hematoomid (vere kogunemine kõvakesta ja ämblikkelme vahel) või intratserebraalsed hemorraagiad (verejooks otse ajukoes), võib olla põhjustatud operatsioonist endast või elektroodide olemasolust. See verejooks võib põhjustada koljusisese rõhu tõusu, neuroloogilisi häireid ja rasketel juhtudel isegi surma.
Infektsioonid
Iga kirurgilise protseduuriga kaasneb infektsioonioht. ECoG implanteerimisel võivad tekkida haava, ajukelmete (meningiit) või ajukoe (entsefaliit) infektsioonid. Sellised infektsioonid vajavad sageli agressiivset antibiootikumravi ja harvadel juhtudel võivad need põhjustada püsivaid neuroloogilisi kahjustusi.
Neuroloogilised defitsiidid
Kuigi ECoG implanteerimise eesmärk on parandada neuroloogilist funktsiooni, on oht, et protseduur ise või elektroodide paigutamine võib põhjustada uusi neuroloogilisi häireid. Need võivad avalduda nõrkuse, tundlikkuse kaotuse, kõnehäirete, krampide või kognitiivsete häiretena. Mõnel juhul võivad need häired olla ajutised, kuid teistel juhtudel püsivad.
Anesteesiaga seotud tüsistused
ECoG implanteerimine nõuab tavaliselt üldnarkoosi, millega kaasnevad ka omad riskid, sealhulgas allergilised reaktsioonid, hingamisprobleemid ja kardiovaskulaarsed tüsistused.
Seevastu Meta AI MEG/EEG-põhine lähenemine välistab need riskid täielikult. See mitteinvasiivne meetod hõlmab andurite kinnitamist peanahale väliselt, sarnaselt tavapärase EEG-uuringuga. Operatsiooni pole vaja, vältides seega kõiki eelpoolmainitud tüsistusi. Brain2Qwerty süsteemiga läbi viidud kliinilised uuringud, mis viidi läbi 35 osalejaga, ei näidanud ravi vajavaid kõrvaltoimeid. See rõhutab mitteinvasiivsete meetodite paremat ohutusprofiili.
Pikaajaline stabiilsus ja riistvararike: eelis krooniliste rakenduste jaoks
Teine oluline kliinilise rakendatavuse aspekt on süsteemide pikaajaline stabiilsus ja riistvara rikke oht. ECoG-elektroodide puhul on oht, et need kaotavad aja jooksul funktsionaalsuse kudede armistumise või elektroodide lagunemise tõttu. Uuringud näitavad, et ECoG-elektroodide eluiga võib olla umbes 2–5 aastat. Pärast seda aega võib olla vajalik elektroodi väljavahetamine, mis toob kaasa uue kirurgilise protseduuri ja sellega seotud riskid. Lisaks on alati võimalik ootamatu riistvara rike, mis võib süsteemi funktsionaalsuse järsult lõpetada.
Mitteinvasiivsed süsteemid, näiteks Meta AI väljatöötatud süsteemid, pakuvad selles osas selget eelist. Kuna andurid kinnitatakse väliselt, ei allu need samadele bioloogilise lagunemise protsessidele nagu implanteeritud elektroodid. Mitteinvasiivsed süsteemid pakuvad praktiliselt piiramatuid hooldustsükleid. Komponente saab vastavalt vajadusele vahetada või uuendada ilma invasiivse kirurgiata. See pikaajaline stabiilsus on eriti oluline krooniliste rakenduste puhul, eriti patsientide puhul, kellel on lukustatud sündroom või muud kroonilised halvatusseisundid ja kes vajavad püsivat sidelahendust. Korduvate kirurgiliste sekkumiste vajadus ja riistvara rikke oht halvendaksid oluliselt nende patsientide elukvaliteeti ja piiraksid invasiivsete süsteemide aktsepteerimist pikaajalistes rakendustes.
Signaali kvaliteet ja dekodeerimise jõudlus: üksikasjalik võrdlus
Kuigi ohutus on mitte-invasiivsete meetodite vaieldamatu eelis, on signaali kvaliteet ja sellest tulenev dekodeerimise jõudlus keerulisem valdkond, kus nii invasiivsetel kui ka mitte-invasiivsetel lähenemisviisidel on oma tugevused ja nõrkused.
Ruumilise ja ajalise lahutusvõime võrdlus: täpsus vs. mitteinvasiivsus
ECoG-süsteemid, mille puhul elektroodid asetatakse otse ajukoorele, pakuvad suurepärast ruumilist ja ajalist eraldusvõimet. ECoG ruumiline eraldusvõime on tavaliselt vahemikus 1–2 millimeetrit, mis tähendab, et see suudab jäädvustada närvitegevust väga väikestest ja spetsiifilistest ajupiirkondadest. Ajaline eraldusvõime on samuti suurepärane, umbes 1 millisekund, mis võimaldab ECoG-süsteemidel täpselt jäädvustada äärmiselt kiireid närvisündmusi. See kõrge eraldusvõime võimaldab ECoG-süsteemidel saavutada kliiniliselt valideeritud märgivea määra (CER), mis on alla 5%. See tähendab, et 100-st ECoG-põhise BCI-ga genereeritud tähemärgist vähem kui 5 sisaldab vigu. See suur täpsus on tõhusa ja sujuva suhtluse jaoks ülioluline.
Meta AI mitteinvasiivne süsteem Brain2Qwerty saavutab magnetoentsefalograafia (MEG) abil praegu 19–32% märgivea määra. Kuigi need on ECoG-ga võrreldes kõrgemad veamäärad, on oluline rõhutada, et need tulemused saavutatakse mitteinvasiivse meetodiga, mis ei kanna endas kirurgilisi riske. MEG ruumiline eraldusvõime on vahemikus 2–3 millimeetrit, mis on veidi madalam kui ECoG-l, kuid siiski piisav oluliste närvisignaalide jäädvustamiseks. Ka MEG ajaline eraldusvõime on väga hea, millisekundilises vahemikus.
Siiski on Meta AI teinud märkimisväärseid edusamme mitte-invasiivsete süsteemide signaali kvaliteedi ja dekodeerimise jõudluse parandamisel. See edu põhineb kolmel peamisel uuendusel:
CNN-Transformeri hübriidarhitektuur
See täiustatud arhitektuur ühendab endas konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) ja transformaatorvõrkude tugevused. CNN-id on eriti tõhusad ruumiliste tunnuste eraldamisel MEG ja EEG abil jäädvustatud keerukatest närvitegevuse mustritest. Nad suudavad tuvastada andmetes lokaalseid mustreid ja ruumilisi seoseid, mis on olulised kõnekavatsuste dekodeerimiseks. Transformaatorvõrgud seevastu on suurepärased keelelise konteksti õppimisel ja kasutamisel. Nad suudavad modelleerida sõnade ja lausete vahelisi seoseid pikkade vahemaade tagant, parandades seeläbi kõnekavatsuste ennustamist konteksti põhjal. Nende kahe arhitektuuri kombineerimine hübriidmudelis võimaldab nii ruumiliste tunnuste kui ka keelelise konteksti tõhusat kasutamist dekodeerimise täpsuse parandamiseks.
Wav2Vec integratsioon
Wav2Veci, kõneesitluste iseseisev õppemudel, integreerimine on veel üks oluline edasiminek. Wav2Vec on eelnevalt treenitud suure hulga sildistamata heliandmete peal, õppides eraldama kõnest robustseid ja kontekstirikkaid esitusi. Wav2Veci integreerimisega Brain2Qwerty süsteemi saab närvisignaale sobitada nende eelnevalt loodud kõneesitustega. See võimaldab süsteemil õppida tõhusamalt tundma närvitegevuse ja keeleliste mustrite vahelist seost ning parandada dekodeerimise täpsust. Iseseisev õpe on eriti väärtuslik, kuna see vähendab vajadust suure hulga sildistatud treeningandmete järele, mida on neuroteaduses sageli keeruline hankida.
Mitmesensoriline fusioon
Brain2Qwerty kasutab sünergilist efekti, ühendades MEG ja suure tihedusega elektroentsefalograafia (HD-EEG). MEG ja EEG on teineteist täiendavad neurofüsioloogilised mõõtmistehnikad. MEG mõõdab neuronaalse aktiivsuse tekitatud magnetvälju, samas kui EEG mõõdab peanaha elektrilisi potentsiaale. MEG pakub paremat ruumilist eraldusvõimet ja on vähem vastuvõtlik kolju artefaktidele, samas kui EEG on kulutõhusam ja kaasaskantavam. MEG ja HD-EEG andmete samaaegse hankimise ja ühendamise abil saab Brain2Qwerty süsteem rakendada mõlema modaalsuse eeliseid, parandades veelgi signaali kvaliteeti ja dekodeerimise jõudlust. Kuni 256 kanaliga HD-EEG süsteemid võimaldavad peanaha elektrilise aktiivsuse detailsemat jäädvustamist, täiendades MEG ruumilist täpsust.
Kognitiivse dekodeerimise sügavus: motoorsetest oskustest kaugemale
Mitte-invasiivsete süsteemide, näiteks Brain2Qwerty, peamine eelis seisneb nende võimes minna kaugemale pelgast motoorse ajukoore aktiivsuse mõõtmisest ja jäädvustada ka kõrgema taseme keeleprotsesse. ECoG, eriti motoorsetesse piirkondadesse paigutatuna, mõõdab peamiselt kõne motoorse teostusega seotud aktiivsust, näiteks kõnelihaste liigutusi. Brain2Qwerty seevastu MEG ja EEG abil suudab jäädvustada ka aktiivsust teistest ajupiirkondadest, mis on seotud keerukamate keeleprotsessidega, näiteks:
Kirjavigade parandamine semantilise ennustuse abil
Brain2Qwerty suudab trükivigu parandada semantilise ennustuse abil. Süsteem analüüsib sisestatud sõnade ja lausete konteksti ning suudab tuvastada tõenäolisi vigu ja need automaatselt parandada. See parandab oluliselt suhtluse sujuvust ja täpsust. See võime teha semantilisi ennustusi viitab sellele, et süsteem mitte ainult ei dekodeeri motoorseid kavatsusi, vaid on ka omandanud teatud arusaama keele semantilisest sisust.
Treeningkomplekti väliste komplektide rekonstrueerimine
Brain2Qwerty tähelepanuväärne omadus on võime rekonstrueerida terviklikke lauseid isegi siis, kui neid lauseid algsesse treeningandmestikku ei lisatud. See viitab süsteemi üldistusvõimele, mis ulatub kaugemale pelgalt mustrite meeldejätmisest. Süsteem näib suutvat õppida aluseks olevaid keelestruktuure ja -reegleid ning rakendada neid uutele ja harjumatutele lausetele. See on oluline samm loomulikumate ja paindlikumate aju-teksti liideste suunas.
Abstraktsete keeleliste kavatsuste tuvastamine
Esialgsed uuringud on näidanud, et Brain2Qwerty saavutab abstraktsete kõnekavatsuste tuvastamisel treenimata osalejatel 40% täpsuse. Abstraktsed kõnekavatsused viitavad lausungis peituvale üldisele suhtluskavatsusele, näiteks „Ma tahan esitada küsimuse“, „Ma tahan avaldada oma arvamust“ või „Ma tahan jutustada loo“. Võime selliseid abstraktseid kavatsusi ära tunda viitab sellele, et mitte-invasiivsed BCI-d võivad ühel päeval olla võimelised mitte ainult dekodeerima üksikuid sõnu või lauseid, vaid ka mõistma kasutaja üldist suhtluskavatsust. See võiks luua aluse loomulikumale ja dialoogile orienteeritud inimese ja arvuti interaktsioonile.
Oluline on märkida, et mitte-invasiivsete süsteemide dekodeerimisjõudlus ei ole veel jõudnud invasiivsete ECoG-süsteemide tasemele. ECoG on dekodeerimise täpsuse ja kiiruse poolest endiselt parem. Mitte-invasiivse signaalitöötluse ja süvaõppe edusammud vähendavad seda lõhet aga pidevalt.
Skaleeritavus ja rakendusala: ligipääsetavus ja kulutõhusus
Lisaks ohutusele ja dekodeerimise jõudlusele mängivad ajuteksti dekodeerimistehnoloogiate laialdase aktsepteerimise ja ühiskondliku kasu saavutamisel olulist rolli skaleeritavus ja rakendatavus. Selles valdkonnas näitavad mitteinvasiivsed süsteemid invasiivsete meetodite ees selgeid eeliseid.
Kulutõhusus ja ligipääsetavus: takistuste vähendamine
Tehnoloogiate skaleeritavuse ja kättesaadavuse peamine mõjutaja on hind. ECoG-süsteemid on seotud märkimisväärsete kuludega, kuna need vajavad kirurgiat, spetsiaalseid meditsiiniseadmeid ja kõrgelt kvalifitseeritud personali. ECoG-süsteemi kogumaksumus, sealhulgas implanteerimine ja pikaajaline jälgimine, võib ulatuda ligikaudu 250 000 euroni või rohkem. Need kõrged kulud muudavad ECoG-süsteemid üldsusele kättesaamatuks ja piiravad nende kasutamist spetsialiseeritud meditsiinikeskustes.
Seevastu Meta AI oma MEG-põhise lahendusega Brain2Qwerty püüab saavutada oluliselt madalamaid kulusid. Kasutades mitteinvasiivseid andureid ja MEG-seadmete masstootmise võimalust, on eesmärk vähendada seadme maksumust alla 50 000 euro. See märkimisväärne hinnavahe muudaks mitteinvasiivsed ajukoore seadmed kättesaadavaks palju suuremale hulgale inimestele. Lisaks kaotavad mitteinvasiivsed süsteemid vajaduse spetsialiseeritud neurokirurgia keskuste järele. Rakendusi saaks teha laiemas valikus meditsiiniasutustes ja isegi kodukeskkonnas. See on oluline tegur maapiirkondade hooldamiseks ja sellele tehnoloogiale võrdse juurdepääsu tagamiseks inimestele kogu maailmas. Mitteinvasiivsete süsteemide madalamad kulud ja parem kättesaadavus võivad muuta ajuteksti dekodeerimise tehnoloogia spetsialiseeritud ja kallist ravimeetodist laiemalt kättesaadavaks ja taskukohasemaks lahenduseks.
Adaptiivne üldistatavus: isikupärastamine vs standardiseerimine
Skaleeritavuse teine aspekt on süsteemide kohandatavus ja üldistatavus. ECoG mudelid vajavad tavaliselt iga patsiendi jaoks individuaalset kalibreerimist. Selle põhjuseks on asjaolu, et ECoG elektroodide poolt salvestatud närvisignaalid sõltuvad suuresti individuaalsest aju anatoomiast, elektroodide paigutusest ja muudest patsiendipõhistest teguritest. Individuaalne kalibreerimine võib olla aeganõudev, nõudes kuni 40 treeningtundi patsiendi kohta. See kalibreerimispingutus on ECoG süsteemide laialdase kasutamise oluliseks takistuseks.
Brain2Qwerty kasutab teistsugust lähenemisviisi, kasutades ülekandeõpet, et vähendada aeganõudva individuaalse kalibreerimise vajadust. Süsteem on eelnevalt treenitud 169 inimeselt kogutud suure MEG/EEG andmete andmestikuga. See eeltreenitud mudel sisaldab juba ulatuslikke teadmisi närvisignaalide ja kõnekavatsuste vahelise seose kohta. Uute osalejate jaoks on vaja vaid lühikest 2–5-tunnist kohanemisfaasi, et kohandada mudelit iga kasutaja individuaalsetele omadustele. See lühike kohanemisfaas võimaldab saavutada minimaalse pingutusega 75% maksimaalsest dekodeerimisjõudlusest. Ülekandeõppe kasutamine võimaldab mitteinvasiivsete süsteemide oluliselt kiiremat ja tõhusamat kasutuselevõttu, aidates seeläbi kaasa nende skaleeritavusele ja laiale rakendatavusele. Eeltreenitud mudeli uutele kasutajatele ülekandmise võimalus on mitteinvasiivsete BCI-de peamine eelis nende laialdase rakendatavuse seisukohast.
Eetilised ja regulatiivsed aspektid: andmekaitse ja vastuvõtuprotseduurid
Ajuteksti dekodeerimistehnoloogiate väljatöötamine ja rakendamine tõstatab olulisi eetilisi ja regulatiivseid küsimusi, mida tuleb hoolikalt kaaluda. Selles valdkonnas on erinevusi ka invasiivsete ja mitteinvasiivsete lähenemisviiside vahel.
Andmekaitse piiratud signaali saagise kaudu: privaatsuse kaitse
Üks eetiline aspekt, mida seoses ajutegevusega sageli arutatakse, on andmete privaatsus ja mõttemanipulatsiooni võimalus. Invasiivsed kognitiivse mõtlemise süsteemid (ECoG), mis võimaldavad otsest juurdepääsu ajutegevusele, võivad kujutada endast suuremat ajuandmete väärkasutamise riski. Põhimõtteliselt saaks ECoG-süsteeme kasutada mitte ainult kõnekavatsuste dekodeerimiseks, vaid ka muude kognitiivsete protsesside salvestamiseks ja isegi mõtete manipuleerimiseks suletud ahelaga stimulatsiooni abil. Kuigi praegune tehnoloogia on sellistest stsenaariumidest veel kaugel, on oluline neid potentsiaalseid riske meeles pidada ja töötada välja sobivad kaitsemeetmed.
Brain2Qwerty ja teised mitte-invasiivsed süsteemid piirduvad motoorsete kavatsussignaalide passiivse omandamisega. Nende arhitektuur on loodud mitteverbaalsete aktiivsuse mustrite automaatseks filtreerimiseks. Peanaha interferentsi tõttu MEG ja EEG poolt püütud nõrgenenud ja mürased signaalid muudavad detailse kognitiivse teabe hankimise või isegi mõtetega manipuleerimise tehniliselt keerulisemaks. Mitte-invasiivsete meetodite "piiratud signaali saagist" võib teatud mõttes vaadelda kui privaatsuse kaitset. Siiski on oluline rõhutada, et mitte-invasiivsed BCI-d tekitavad ka eetilisi küsimusi, eriti seoses andmekaitse, teadliku nõusoleku ja tehnoloogia võimaliku väärkasutamise. Oluline on välja töötada eetilised juhised ja regulatiivsed raamistikud, mis tagavad igat tüüpi BCI-de vastutustundliku kasutamise.
Meditsiiniseadmete heakskiitmise protsess: Kiirem taotluse esitamine
Meditsiiniseadmete heakskiitmise regulatiivne protsess on veel üks oluline tegur, mis mõjutab uute tehnoloogiate kliinilisse praktikasse juurutamise kiirust. Invasiivsed e-köha süsteemid liigitatakse üldiselt kõrge riskiga meditsiiniseadmeteks, kuna need vajavad kirurgilist sekkumist ja võivad potentsiaalselt põhjustada tõsiseid tüsistusi. Seetõttu nõuab e-köha süsteemide heakskiitmine ulatuslikke III faasi uuringuid koos põhjalike pikaajaliste ohutusandmetega. See heakskiitmisprotsess võib võtta mitu aastat ja nõuda märkimisväärseid ressursse.
Mitteinvasiivsetel süsteemidel on seevastu potentsiaalselt kiirem regulatiivne protsess. Ameerika Ühendriikides võivad mitteinvasiivsed süsteemid, mis tuginevad olemasolevatele EEG/MEG-seadmetele ja täiendavad neid, olla heakskiidu saamiseks sobivad Toidu- ja Ravimiameti (FDA) 510(k) protsessi kaudu. 510(k) protsess on lihtsustatud heakskiitmisprotsess meditsiiniseadmetele, mis on "sisuliselt samaväärsed" juba heaks kiidetud toodetega. See kiirem protsess võimaldaks mitteinvasiivsetel ajuteksti dekodeerimise tehnoloogiatel kiiremini kliinilisse kasutusse jõuda ja patsientidele kiiremini kasu tuua. Siiski on oluline rõhutada, et isegi mitteinvasiivsete süsteemide puhul on heakskiitmiseks vaja rangeid ohutus- ja efektiivsustõendeid. Ajuteksti dekodeerimise regulatiivne raamistik on arenev valdkond ning on oluline, et reguleerivad asutused, teadlased ja tööstus teeksid koostööd selgete ja sobivate regulatiivsete protsesside väljatöötamiseks, mis soodustavad innovatsiooni, tagades samal ajal patsientide ohutuse.
Mitteinvasiivse lähenemisviisi piirangud: tehnilised väljakutsed püsivad
Vaatamata mitteinvasiivsete ajuteksti dekodeerimissüsteemide arvukatele eelistele on oluline tunnistada olemasolevaid tehnilisi takistusi ja piiranguid. Nende väljakutsetega tuleb tegeleda, et mitteinvasiivsete ajuteksti dekodeerimissüsteemide potentsiaali täielikult realiseerida.
Reaalajas latentsus
Brain2Qwerty ja teised mitte-invasiivsed süsteemid näitavad praegu suuremat dekodeerimise latentsust kui invasiivsed ECoG-süsteemid. Brain2Qwerty dekodeerib kõne kavatsusi alles pärast lause lõppu, mille tulemuseks on umbes 5-sekundiline viivitus. Võrdluseks, ECoG-süsteemid saavutavad oluliselt madalama latentsuse, umbes 200 millisekundit, mis võimaldab peaaegu reaalajas suhtlust. Mitte-invasiivsete süsteemide kõrgem latentne aeg tuleneb keerukamast signaalitöötlusest ja vajadusest analüüsida nõrgemaid ja mürarikkamaid signaale. Latentsuse vähendamine on mitte-invasiivsete BCI-de edasiarendamise peamine eesmärk, et võimaldada sujuvamat ja loomulikumat suhtlust.
Liikumisartefaktid
MEG-süsteemid on liikumise artefaktide suhtes väga tundlikud. Isegi väikesed pealiigutused võivad mõõtmisi oluliselt häirida ja signaali kvaliteeti halvendada. Seetõttu nõuab MEG-põhine andmete kogumine tavaliselt fikseeritud pea asendit, mis piirab mobiilseid rakendusi. Kuigi EEG on liikumise artefaktide suhtes vähem tundlik, võivad lihasliigutused ja muud artefaktid siiski signaali kvaliteeti mõjutada. Tugevate artefaktide summutamise algoritmide väljatöötamine ning kaasaskantavate ja liikumistaluvate MEG- ja EEG-süsteemide loomine on olulised uurimisvaldkonnad mitteinvasiivsete kõhukelme interaktsioonide rakenduste ulatuse laiendamiseks.
Patsientide ühilduvus
Mitteinvasiivsed süsteemid, mis põhinevad koputamiskavatsuste signaalide dekodeerimisel, võivad oma piiridesse jõuda patsientidel, kellel on raskelt atroofeerunud motoorne ajukoor, näiteks amüotroofse lateraalskleroosi (ALS) hilisemas staadiumis. Sellistel juhtudel võib motoorse kavatsuse põhine dekodeerimine ebaõnnestuda, kuna koputamisliigutustega seotud närvisignaalid on liiga nõrgad või puuduvad üldse. Nende patsientide rühmade puhul võib vaja minna alternatiivseid mitteinvasiivseid lähenemisviise, näiteks neid, mis põhinevad kognitiivsete keeleprotsesside dekodeerimisel või muudel viisidel, nagu silma jälgimine. Lisaks on oluline arvestada ajutegevuse individuaalsete erinevuste ja signaali kvaliteedi varieeruvusega inimeste vahel, et muuta mitteinvasiivsed aju-arvuti liidesed (BCI-d) kättesaadavaks laiemale patsientide populatsioonile.
Täiendavad rollid neuroproteesides: kooseksisteerimine ja lähenemine
Vaatamata olemasolevatele tehnilistele väljakutsetele ja invasiivsete EKG-süsteemide ülimale täpsusele on Meta AI ja teiste teadlaste mitteinvasiivne lähenemisviis revolutsiooniliselt muutmas varajast sekkumisravi neuroproteeside valdkonnas. Mitteinvasiivsete EKG-de eeliseks on madal risk ja need on kasutatavad isegi haiguse, näiteks ALS-i, alguses. Need saavad pakkuda varajast suhtlustuge patsientidele, kellel tekivad suhtlusraskused, parandades seeläbi nende elukvaliteeti ja osalemist ühiskonnas.
ECoG-süsteemid on endiselt hädavajalikud suure täpsusega rakenduste jaoks täielikult halvatud patsientidel, eriti lukustatud sündroomiga patsientidel, kus maksimaalne dekodeerimise täpsus ja reaalajas suhtlus on üliolulised. Selle patsiendirühma jaoks õigustavad invasiivsete BCI-de potentsiaalsed eelised suuremaid riske ja kulusid.
Aju-arvuti liideste tulevik võib seisneda mõlema tehnoloogia lähenemises. Hübriidsüsteemid, mis ühendavad mitteinvasiivsete ja invasiivsete lähenemisviiside eelised, võiksid sisse juhatada uue neuroproteeside ajastu. Näiteks võiks selline hübriidlähenemine kasutada epiduraalseid mikroelektroode, mis on vähem invasiivsed kui ECoG-elektroodid, kuid pakuvad siiski paremat signaalikvaliteeti kui mitteinvasiivsed andurid. Koos täiustatud tehisintellekti algoritmidega signaali töötlemiseks ja dekodeerimiseks võiksid sellised hübriidsüsteemid ületada lõhe invasiivsuse ja täpsuse vahel, võimaldades laiemat valikut rakendusi. Nii mitteinvasiivsete kui ka invasiivsete ajuteksti dekodeerimise tehnoloogiate jätkuv arendamine koos hübriidlähenemisviiside uurimisega lubab tulevikku, kus suhtlusraskustega inimestel on juurdepääs tõhusatele, ohututele ja ligipääsetavatele suhtluslahendustele.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.