Diterbitkan pada: 16 Februari 2025 / Pembaruan dari: 16. Februari 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Membaca Pikiran dan AI: Dekoding dan sensor teks otak non-invasif terhadap arsitektur pembelajaran yang mendalam dari meta AI-image: Xpert.digital
Masa depan interaksi manusia-mesin sekarang menjadi sinyal otak sebagai kunci komunikasi
Teknologi Decoding Teks Otak: Perbandingan antara pendekatan non-invasif dan invasif
Kemampuan untuk mengubah pikiran menjadi teks merupakan kemajuan revolusioner dalam interaksi manusia-komputer dan memiliki potensi untuk secara fundamental meningkatkan kualitas hidup orang dengan gangguan komunikasi. Baik teknologi Brain2QWerty non-invasif dari meta AI dan elektrokortikografi invasif (ECOG) bertujuan untuk mencapai tujuan ini dengan mendekode niat bahasa langsung dari sinyal otak. Meskipun kedua teknologi mengejar tujuan menyeluruh yang sama, mereka berbeda secara fundamental dalam pendekatan, kekuatan dan kelemahan mereka. Perbandingan komprehensif ini menerangi keuntungan menentukan dari metode non-invasif tanpa mengurangi peran dan manfaat dari prosedur invasif.
Profil Keamanan dan Risiko Klinis: Perbedaan Penting
Perbedaan paling serius antara antarmuka komputer otak non-invasif dan invasif (BCIS) terletak pada profil keamanan Anda dan risiko klinis terkait. Aspek ini sangat penting karena secara signifikan mempengaruhi aksesibilitas, penerapan, dan penerimaan jangka panjang dari teknologi ini.
Menghindari komplikasi bedah saraf: keuntungan yang tidak dapat disangkal dari non-invasif
Elektrokortikografi (ECOG) membutuhkan prosedur bedah saraf di mana susunan elektroda ditanamkan langsung ke permukaan otak, di bawah dura mater (kulit otak luar). Intervensi ini, meskipun dilakukan secara rutin di pusat -pusat khusus, membawa risiko yang melekat. Statistik menunjukkan bahwa dengan intervensi seperti itu ada risiko 2 hingga 5 persen untuk komplikasi serius. Komplikasi ini dapat mencakup berbagai macam, termasuk:
Pendarahan intrakranial
Pendarahan di dalam tengkorak, seperti hematoma subdural (akumulasi darah antara dura mater dan arachnoid) atau perdarahan intrasebral (perdarahan langsung di jaringan otak), dapat disebabkan oleh operasi itu sendiri atau oleh adanya elektroda. Pendarahan ini dapat menyebabkan peningkatan tekanan otak, defisit neurologis dan dalam kasus yang parah bahkan sampai mati.
Infeksi
Setiap intervensi bedah menimbulkan risiko infeksi. Pada implantasi ECOG, infeksi luka, meningitis atau jaringan otak (ensefalitis) dapat terjadi. Infeksi seperti itu sering membutuhkan terapi antibiotik yang agresif dan, dalam kasus yang jarang, dapat menyebabkan kerusakan neurologis permanen.
Kegagalan neurologis
Meskipun tujuan implantasi ECOG adalah untuk meningkatkan fungsi neurologis, ada risiko bahwa intervensi itu sendiri atau penempatan elektroda menyebabkan defisit neurologis baru. Ini dapat memanifestasikan diri dalam bentuk kelemahan, kehilangan sensitivitas, gangguan bahasa, kejang atau gangguan kognitif. Dalam beberapa kasus, kegagalan ini bisa bersifat sementara, tetapi dalam kasus lain mereka dapat tetap secara permanen.
Komplikasi terkait anestesi
Implantasi ECOG biasanya membutuhkan anestesi umum, yang juga terkait dengan risiko sendiri, termasuk reaksi alergi, masalah pernapasan dan komplikasi kardiovaskular.
Sebaliknya, pendekatan MEG/EEG dari meta AI sepenuhnya menghilangkan risiko ini. Dengan metode non-invasif ini, sensor terpasang secara eksternal pada kulit kepala, mirip dengan pemeriksaan EEG konvensional. Tidak diperlukan intervensi bedah, dan semua komplikasi yang disebutkan di atas dihilangkan. Studi klinis dengan sistem Brain2QWerty, yang dilakukan dengan 35 subjek, tidak memiliki efek samping yang membutuhkan terapi. Ini menggarisbawahi profil keamanan superior dari metode non-invasif.
Stabilitas jangka panjang dan kegagalan perangkat keras: keuntungan untuk aplikasi kronis
Aspek penting lainnya sehubungan dengan penerapan klinis adalah stabilitas jangka panjang dari sistem dan risiko kegagalan perangkat keras. Dalam kasus elektroda ECOG, ada risiko bahwa Anda akan kehilangan fungsionalitas dari waktu ke waktu melalui kurungan jaringan atau degradasi listrik. Studi menunjukkan bahwa elektroda ECOG dapat memiliki umur sekitar 2 hingga 5 tahun. Setelah waktu ini, pertukaran elektroda mungkin diperlukan, yang mensyaratkan intervensi bedah lain dan risiko yang terkait. Selain itu, selalu ada kemungkinan kegagalan perangkat keras mendadak yang dapat mengakhiri fungsi sistem secara tiba -tiba.
Sistem non-invasif, sebagaimana dikembangkan oleh Meta AI, menawarkan keuntungan yang jelas dalam hal ini. Karena sensor dilampirkan secara eksternal, mereka tidak tunduk pada proses penambangan biologis yang sama dengan elektroda yang ditanamkan. Pada prinsipnya, sistem non-invasif menawarkan siklus pemeliharaan yang tidak terbatas. Komponen dapat ditukar atau ditingkatkan jika perlu tanpa prosedur invasif diperlukan. Stabilitas jangka panjang ini sangat penting untuk aplikasi kronis, terutama pada pasien dengan sindrom terkunci atau keadaan kelumpuhan kronis lainnya yang mengandalkan solusi komunikasi permanen. Kebutuhan untuk intervensi bedah berulang dan risiko kegagalan perangkat keras akan secara signifikan mengganggu kualitas hidup pasien ini dan membatasi penerimaan sistem invasif untuk aplikasi jangka panjang.
Kualitas sinyal dan kinerja decoding: Perbandingan yang berbeda
Sementara keamanan adalah keuntungan yang tidak dapat disangkal dari metode non-invasif, kualitas sinyal dan kinerja decoding yang dihasilkan adalah bidang yang lebih kompleks di mana pendekatan invasif dan non-invasif memiliki kekuatan dan kelemahannya.
Resolusi waktu spasial dalam perbandingan: presisi vs non-invasif
Sistem ECOG di mana elektroda ditempatkan langsung di korteks serebral menawarkan resolusi spasial dan temporal yang luar biasa. Resolusi spasial ECOG biasanya dalam kisaran 1 hingga 2 milimeter, yang berarti bahwa mereka dapat menangkap aktivitas saraf dari area otak yang sangat kecil dan spesifik. Resolusi temporal juga sangat baik dan sekitar 1 milidetik, yang berarti bahwa sistem ECOG dapat dengan tepat merekam peristiwa saraf yang sangat cepat. Resolusi tinggi ini memungkinkan sistem ECOG untuk mencapai tingkat kesalahan karakter (CER) yang divalidasi secara klinis kurang dari 5%. Ini berarti bahwa dari 100 karakter yang dihasilkan dengan BCI berbasis ECOG kurang dari 5 kesalahan. Akurasi tinggi ini sangat penting untuk komunikasi yang efektif dan likuid.
Brain2Qwerty, sistem meta AI non-invasif, saat ini mencapai kesalahan menarik 19 hingga 32%dengan magnetoencephalography (MEG). Meskipun ini adalah tingkat kesalahan yang lebih tinggi dibandingkan dengan ECOG, penting untuk menekankan bahwa nilai-nilai ini dicapai dengan menggunakan metode non-invasif yang tidak mengandung risiko bedah. Resolusi spasial MEG berada dalam kisaran 2 hingga 3 milimeter, yang agak lebih rendah daripada dengan ECOG, tetapi masih cukup untuk menangkap sinyal saraf yang relevan. Resolusi temporal MEG juga sangat baik dan berada di kisaran milidetik.
Namun, Meta AI telah membuat kemajuan yang cukup besar untuk meningkatkan kualitas sinyal dan kinerja decoding dari sistem non-invasif. Kemajuan ini didasarkan pada tiga inovasi penting:
Arsitektur Hibrida Transformator CNN
Arsitektur canggih ini menggabungkan kekuatan jaringan saraf konvolusional (CNNs) dan jaringan transformator. CNN sangat efektif dalam ekstraksi fitur spasial dari pola kompleks aktivitas neuron, yang dicatat oleh MEG dan EEG. Anda dapat mengenali pola lokal dan hubungan spasial dalam data yang relevan untuk decoding niat bahasa. Jaringan transformator, di sisi lain, sangat baik dalam belajar dan menggunakan konteks linguistik. Anda dapat memodelkan hubungan antara kata -kata dan kalimat di jarak jauh dan dengan demikian meningkatkan prediksi niat bahasa berdasarkan konteks. Kombinasi kedua arsitektur ini dalam model hibrida memungkinkan untuk secara efektif menggunakan fitur spasial dan konteks linguistik untuk meningkatkan akurasi decoding.
Integrasi wav2vec
Integrasi WAV2VEC, model pembelajaran yang diawasi sendiri untuk representasi bahasa, mewakili kemajuan penting lainnya. Dengan mengintegrasikan WAV2VEC ke dalam sistem Brain2QWerty, sinyal neuron dapat dibandingkan dengan representasi bahasa prefabrikasi ini. Ini memungkinkan sistem untuk mempelajari hubungan antara aktivitas neuron dan pola linguistik secara lebih efektif dan untuk meningkatkan akurasi decoding. Pembelajaran yang diawasi sendiri sangat berharga karena mengurangi kebutuhan untuk sejumlah besar data pelatihan berlabel, yang seringkali sulit diperoleh dalam ilmu saraf.
Fusion multi-sensor
Brain2Qwerty menggunakan efek sinergi melalui fusi MEG dan electroencephalogram ketat (HD-EEG). MEG dan EEG adalah teknik pengukuran neurofisiologis komplementer. MEG mengukur medan magnet yang dihasilkan oleh aktivitas saraf, sementara EEG mengukur potensi listrik pada kulit kepala. Meg memiliki resolusi spasial yang lebih baik dan kurang rentan terhadap artefak melalui tengkorak, sementara EEG lebih murah dan portabel. Dengan merekam data MEG dan HD-EEG dan merger mereka, sistem Brain2QWerty dapat menggunakan keuntungan dari kedua modalitas dan lebih meningkatkan kualitas sinyal dan kinerja decoding. Sistem HD-EEG dengan hingga 256 saluran memungkinkan perekaman aktivitas listrik yang lebih rinci di kulit kepala dan melengkapi ketepatan spasial MEG.
Kedalaman decoding kognitif: di luar keterampilan motorik
Keuntungan utama dari sistem non-invasif seperti Brain2Qwerty terletak pada kemampuannya untuk melampaui pengukuran murni aktivitas korteks motorik dan juga untuk mencatat proses bahasa yang lebih tinggi. ECOG, terutama ditempatkan di area motorik, terutama mengukur aktivitas yang terkait dengan versi motorik bahasa, seperti gerakan otot ucapan. Brain2Qwerty, di sisi lain, melalui penggunaan MEG dan EEG, aktivitas juga dapat direkam dari area otak lain yang terlibat dalam proses bahasa yang lebih kompleks, seperti:
Koreksi Glider Mengetik dengan Prediksi Semantik
Brain2QWerty mampu memperbaiki kesalahan pengetikan dengan menggunakan prediksi semantik. Sistem menganalisis konteks kata dan kalimat yang dimasukkan dan dapat mengenali dan memperbaiki kesalahan dengan benar. Ini secara signifikan meningkatkan cairan dan keakuratan komunikasi. Kemampuan untuk memprediksi semantik ini menunjukkan bahwa sistem tidak hanya mendekode niat motorik, tetapi juga mengembangkan pemahaman tertentu tentang konten semantik bahasa.
Rekonstruksi kalimat lengkap di luar set pelatihan
Fitur luar biasa dari Brain2QWerty adalah kemampuannya untuk merekonstruksi kalimat lengkap, bahkan jika kalimat -kalimat ini tidak termasuk dalam kumpulan data pelatihan asli. Ini menunjukkan kemampuan generalisasi sistem yang melampaui hafalan pola belaka. Sistem ini tampaknya dapat mempelajari struktur dan aturan bahasa yang mendasari dan menerapkannya pada kalimat baru dan tidak diketahui. Ini adalah langkah penting menuju antarmuka teks otak yang lebih alami dan lebih fleksibel.
Deteksi niat bahasa abstrak
Dalam studi pertama, Brain2QWerty menunjukkan akurasi 40% dalam deteksi niat bahasa abstrak pada subjek yang tidak berpengalaman. Niat bahasa abstrak berkaitan dengan niat komunikatif yang menyeluruh, yang ada di balik pernyataan, seperti "Saya ingin mengajukan pertanyaan", "Saya ingin mengungkapkan pendapat saya" atau "Saya ingin menceritakan sebuah kisah". Kemampuan untuk mengenali niat abstrak semacam itu menunjukkan bahwa BCI non-invasif dapat dapat memecahkan kode tidak hanya kata atau kalimat individu di masa depan, tetapi juga untuk memahami niat komunikatif pengguna yang menyeluruh. Ini dapat meletakkan dasar untuk interaksi manusia-komputer yang lebih alami dan berorientasi dialog.
Penting untuk dicatat bahwa kinerja decoding dari sistem non-invasif belum mencapai tingkat sistem ecog invasif. ECOG tetap lebih unggul dalam hal ketepatan dan kecepatan decoding. Namun, kemajuan dalam pemrosesan sinyal non-invasif dan dalam pembelajaran mendalam terus-menerus menutup celah ini.
Skalabilitas dan Rentang Aplikasi: Aksesibilitas dan Efisiensi Biaya
Selain kinerja keamanan dan decoding, skalabilitas dan lebar aplikasi memainkan peran penting dalam penerimaan luas dan manfaat sosial dari teknologi decoding teks-otak. Di bidang ini, sistem non-invasif menunjukkan keunggulan yang signifikan dibandingkan metode invasif.
Efisiensi dan aksesibilitas biaya: Mengurangi hambatan
Faktor penting yang mempengaruhi skalabilitas dan aksesibilitas teknologi adalah biaya. Karena kebutuhan untuk intervensi bedah, perangkat medis khusus dan staf yang berkualifikasi tinggi, sistem ECOG dikaitkan dengan biaya yang cukup besar. Total biaya untuk sistem ECOG, termasuk implantasi dan pemantauan jangka panjang, dapat berjumlah sekitar € 250.000 atau lebih. Biaya tinggi ini membuat sistem ECOG tidak terjangkau untuk massa lebar dan membatasi aplikasi mereka ke pusat medis khusus.
Sebaliknya, meta AI dengan solusi berbasis MEG Brain2QWerty menargetkan biaya yang jauh lebih rendah. Dengan menggunakan sensor non-invasif dan kemungkinan produksi seri perangkat MEG, tujuannya adalah untuk mengurangi biaya per perangkat menjadi kurang dari € 50.000. Perbedaan biaya yang cukup besar ini akan membuat BCIS non-invasif dapat diakses oleh jumlah orang yang jauh lebih besar. Selain itu, tidak perlu untuk pusat bedah saraf khusus dalam kasus sistem non-invasif. Aplikasi ini dapat dilakukan dalam berbagai fasilitas medis dan bahkan di lingkungan rumah. Ini adalah faktor yang menentukan untuk perawatan daerah pedesaan dan jaminan akses yang sama ke teknologi ini untuk orang -orang di seluruh dunia. Biaya yang lebih rendah dan aksesibilitas yang lebih besar dari sistem non-invasif memiliki potensi untuk membuat teknologi decoding teks-otak dari perlakuan khusus dan mahal menjadi solusi yang lebih luas dan lebih terjangkau.
Generalisasi Adaptif: Personalisasi vs Standardisasi
Aspek skalabilitas lain adalah pertanyaan tentang kemampuan beradaptasi dan generalisasi sistem. Model ECOG biasanya memerlukan kalibrasi individu untuk setiap pasien. Ini karena sinyal neuron yang dicatat oleh elektroda ECOG sangat bergantung pada anatomi individu otak, penempatan elektroda dan faktor spesifik pasien lainnya. Kalibrasi individu dapat memakan waktu dan memakan waktu hingga 40 jam pelatihan per pasien. Upaya kalibrasi ini merupakan rintangan yang signifikan untuk penggunaan sistem ECOG yang luas.
Brain2Qwerty mengikuti pendekatan yang berbeda dan menggunakan pembelajaran transfer untuk mengurangi kebutuhan akan kalibrasi individu yang rumit. Sistem ini dilatih pada catatan data besar oleh data MEG/EEG, yang dikumpulkan oleh 169 orang. Model pra -terlatih ini sudah mengandung pengetahuan luas tentang hubungan antara sinyal neuron dan niat bahasa. Untuk subjek baru, hanya fase penyesuaian pendek 2 hingga 5 jam diperlukan untuk mengadaptasi model dengan kekhasan individu dari masing -masing pengguna. Fase penyesuaian singkat ini memungkinkan 75% dari kinerja decoding maksimum untuk dicapai dengan upaya minimal. Penggunaan pembelajaran transfer memungkinkan commissioning sistem non-invasif yang lebih cepat dan lebih efisien dan dengan demikian berkontribusi pada skalabilitas dan lebar aplikasi. Kemampuan untuk mentransfer model pra-terlatih ke pengguna baru adalah keuntungan utama dari BCI non-invasif sehubungan dengan penerapannya yang luas.
Aspek Etis dan Regulasi: Perlindungan Data dan Saluran Persetujuan
Pengembangan dan penerapan teknologi decoding teks-otak menimbulkan pertanyaan etis dan peraturan penting yang harus dipertimbangkan dengan cermat. Ada juga perbedaan antara pendekatan invasif dan non-invasif di bidang ini.
Perlindungan Data dengan hasil sinyal terbatas: Perlindungan privasi
Aspek etis yang sering dibahas sehubungan dengan BCIS adalah perlindungan data dan kemungkinan manipulasi pemikiran. Sistem ECOG invasif yang memungkinkan akses langsung ke aktivitas otak berpotensi menimbulkan risiko penyalahgunaan data otak yang lebih tinggi. Pada prinsipnya, sistem ECOG tidak hanya dapat digunakan untuk decoding niat bahasa, tetapi juga untuk merekam proses kognitif lainnya dan bahkan manipulasi pemikiran dengan stimulasi loop tertutup. Meskipun teknologi saat ini masih jauh dari skenario seperti itu, penting untuk mengawasi risiko potensial ini dan untuk mengembangkan langkah -langkah perlindungan yang sesuai.
Brain2QWerty dan sistem non-invasif lainnya terbatas pada sinyal niat motorik perekaman pasif. Arsitektur ini dirancang untuk menyaring pola aktivitas non-bahasa secara otomatis. Sinyal yang ditangkap oleh kulit kepala dan berisik oleh Meg dan EEG membuatnya secara teknis menuntut, mengekstraksi informasi kognitif terperinci atau bahkan memanipulasi pikiran. "Hasil sinyal terbatas" dari metode non-invasif dapat dilihat dengan cara sebagai perlindungan privasi. Namun, penting untuk menekankan bahwa BCIS non-invasif juga menimbulkan pertanyaan etis, terutama yang berkaitan dengan perlindungan data, persetujuan setelah klarifikasi dan kemungkinan penyalahgunaan teknologi. Sangat penting untuk mengembangkan pedoman etika dan kondisi kerangka peraturan yang memastikan penggunaan semua jenis BCI yang bertanggung jawab.
Jalur persetujuan untuk perangkat medis: lebih cepat digunakan
Cara peraturan untuk persetujuan perangkat medis adalah faktor penting lain yang mempengaruhi kecepatan teknologi baru dapat dimasukkan ke dalam praktik klinis. Sistem ECOG invasif biasanya diklasifikasikan sebagai perangkat medis berisiko tinggi karena membutuhkan intervensi bedah dan dapat menyebabkan komplikasi yang berpotensi serius. Oleh karena itu, studi Fase III yang rumit dengan data keamanan jangka panjang yang luas diperlukan untuk persetujuan sistem ECOG. Proses persetujuan ini dapat bertahan beberapa tahun dan membutuhkan sumber daya yang cukup besar.
Sistem non-invasif, di sisi lain, berpotensi memiliki jalur penerimaan yang lebih cepat. Di Amerika Serikat, sistem non-invasif yang membangun perangkat EEG/MEG yang ada dapat disetujui oleh proses 510 (k) dari Food and Drug Administration (FDA). Proses 510 (k) adalah jalur penerimaan yang disederhanakan untuk perangkat medis yang "secara substansial setara" untuk produk yang sudah disetujui. Jalur penerimaan yang lebih cepat ini dapat memungkinkan teknologi decoding non-invasif otak untuk mendapatkan aplikasi klinis lebih cepat dan memberi manfaat bagi pasien sebelumnya. Namun, penting untuk menekankan bahwa bahkan untuk sistem non-invasif, bukti ketat dari keamanan dan efektivitas diperlukan untuk mendapatkan persetujuan. Kerangka peraturan untuk BCIS adalah bidang yang sedang berkembang, dan penting bahwa otoritas pengatur, ilmuwan, dan industri bekerja bersama untuk mengembangkan saluran persetujuan yang jelas dan sesuai, mempromosikan inovasi dan pada saat yang sama memastikan keselamatan pasien.
Batas pendekatan non-invasif: Tantangan teknis tetap ada
Terlepas dari banyak keunggulan sistem decoding non-invasif otak, penting untuk juga mengenali rintangan dan batasan teknis yang ada. Tantangan-tantangan ini harus diatasi untuk mengeksploitasi potensi penuh BCI non-invasif.
Latensi -waktu nyata
Brain2QWerty dan sistem non-invasif lainnya saat ini memiliki latensi yang lebih tinggi dalam decoding daripada sistem ECOG invasif. Brain2Qwerty memecahkan niat bahasa hanya setelah akhir kalimat, yang menyebabkan penundaan sekitar 5 detik. Sebagai perbandingan, sistem ECOG mencapai latensi yang secara signifikan lebih rendah sekitar 200 milidetik, yang memungkinkan komunikasi yang hampir real-time. Latensi yang lebih tinggi dari sistem non-invasif disebabkan oleh pemrosesan sinyal yang lebih kompleks dan kebutuhan untuk menganalisis sinyal yang lebih lemah dan lebih beku. Mengurangi latensi adalah tujuan penting untuk pengembangan lebih lanjut dari BCI non-invasif untuk memungkinkan lebih banyak cairan dan komunikasi yang lebih alami.
Artefak Gerakan
Sistem MEG sangat sensitif terhadap artefak gerakan. Bahkan pergerakan kepala kecil dapat secara signifikan mengganggu pengukuran dan mempengaruhi kualitas sinyal. Oleh karena itu, akuisisi data berbasis MEG biasanya membutuhkan posisi kepala tetap, yang membatasi aplikasi seluler. Sementara EEG kurang rentan terhadap artefak gerakan, gerakan otot dan artefak lainnya juga dapat mempengaruhi kualitas sinyal. Pengembangan algoritma yang kuat untuk penekanan artefak dan pengembangan sistem MEG dan EEG yang portabel dan bergerak adalah bidang penelitian penting untuk memperluas lebar aplikasi BCIS non-invasif.
Kompatibilitas pasien
Sistem non-invasif berdasarkan decoding sinyal intermartting tip dapat (as) mencapai batas mereka pada pasien dengan sepeda motor yang sangat atrofi, seperti yang pada tahap akhir sklerosis lateral amyotrophic. Dalam kasus seperti itu, decoding berbasis niat motorik dapat gagal karena sinyal neuron yang terkait dengan gerakan ujung terlalu lemah atau tidak lagi ada. Untuk kelompok pasien ini, pendekatan alternatif non-invasif mungkin diperlukan, yang didasarkan, misalnya, pada decoding proses bahasa kognitif atau pada modalitas lain seperti kontrol mata. Selain itu, penting untuk mempertimbangkan perbedaan individu dalam aktivitas otak dan variabilitas kualitas sinyal antara orang yang berbeda untuk membuat BCI non-invasif dapat diakses oleh populasi pasien yang lebih luas.
Peran komplementer dalam neuroprosthetics: koeksistensi dan konvergensi
Terlepas dari tantangan teknis yang ada dan ketepatan superior dari sistem ecog invasif, pendekatan meta AI yang tidak invasif dan peneliti lain merevolusi intervensi awal di bidang neuroprostetik. BCIS non-invasif menawarkan keuntungan bahwa mereka dapat digunakan dalam risiko rendah dan dapat digunakan pada awal penyakit, seperti AS. Mereka dapat menawarkan pasien dengan awal kesulitan komunikasi pada tahap awal dan dengan demikian meningkatkan kualitas hidup mereka dan partisipasi dalam kehidupan sosial pada tahap awal.
Untuk saat ini, sistem ECOG tetap tidak tergantikan untuk aplikasi presisi tinggi pada pasien yang lumpuh penuh, terutama pada sindrom terkunci, di mana akurasi decoding maksimum dan komunikasi real-time sangat penting. Untuk kelompok pasien ini, potensi keuntungan BCI invasif membenarkan risiko dan biaya yang lebih tinggi.
Masa depan antarmuka komputer otak bisa berada dalam konvergensi antara kedua teknologi. Sistem hybrid yang menggabungkan keunggulan pendekatan non-invasif dan invasif dapat menandai era baru neuroprosthetics. Pendekatan hibrida seperti itu dapat, misalnya, menggunakan mikroelektroda epidural yang kurang invasif daripada elektroda ECOG, tetapi masih menawarkan kualitas sinyal yang lebih tinggi daripada sensor non-invasif. Dalam kombinasi dengan algoritma AI canggih untuk pemrosesan sinyal dan decoding, sistem hybrid tersebut dapat menutup celah antara invasi dan akurasi dan memungkinkan rentang aplikasi yang lebih luas. Pengembangan lebih lanjut dari teknologi decoding teks otak non-invasif dan invasif dan penelitian pendekatan hibrida menjanjikan masa depan di mana orang-orang dengan gangguan komunikasi tersedia untuk solusi komunikasi yang efektif, aman dan dapat diakses.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.