Pubblicato il: 16 febbraio 2025 / AGGIORNAMENTO DA: 16 febbraio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Lettura di pensieri e AI: decodifica del testo cerebrale non invasiva e sensori alle architetture di apprendimento profondo della meta-immagine: xpert.digital
Il futuro dell'interazione umana-macchina è ora segnali del cervello come chiave per la comunicazione
Tecnologie della decodifica del testo cerebrale: un confronto tra approcci non invasivi e invasivi
La capacità di convertire i pensieri in testo rappresenta il progresso rivoluzionario nell'interazione umana-computer e ospita il potenziale per migliorare fondamentalmente la qualità della vita delle persone con disabilità di comunicazione. Sia la tecnologia Brain2Qwerty non invasiva della meta AI che dell'elettrocorticografia invasiva (ECOG) mirano a raggiungere questo obiettivo decodificando le intenzioni linguistiche direttamente dai segnali cerebrali. Sebbene entrambe le tecnologie perseguino lo stesso obiettivo generale, differiscono fondamentalmente nel loro approccio, punti di forza e di debolezza. Questo confronto completo illumina i vantaggi decisivi del metodo non invasivo senza ridurre il ruolo e i benefici delle procedure invasive.
Profilo di sicurezza e rischi clinici: una differenza cruciale
La differenza più grave tra interfacce cerebrali non invasive e invasive (BCIS) risiede nel tuo profilo di sicurezza e nei rischi clinici associati. Questo aspetto è di importanza centrale perché influenza significativamente l'accessibilità, l'applicabilità e l'accettazione a lungo termine di queste tecnologie.
Evitare complicanze neurochirurgiche: un innegabile vantaggio della non invasività
L'elettrocorticografia (ECOG) richiede una procedura neurochirurgica in cui gli array di elettrodi sono impiantati direttamente sulla superficie del cervello, sotto la dura mater (la pelle cerebrale esterna). Questo intervento, sebbene effettuato abitualmente in centri specializzati, comporta rischi intrinseci. Le statistiche mostrano che con tali interventi c'è un rischio dal 2 al 5 percento per gravi complicanze. Queste complicazioni possono includere una vasta gamma, tra cui:
Sanguinamento intracranico
Il sanguinamento all'interno del cranio, come gli ematomi subdurali (accumulo di sangue tra durata e aracnoide) o sanguinamento intracerebrale (sanguinamento direttamente nel tessuto cerebrale), può essere causato dall'operazione stessa o dalla presenza degli elettrodi. Questi sanguinanti possono portare ad un aumento della pressione cerebrale, ai deficit neurologici e nei casi gravi anche a morte.
Infezioni
Ogni intervento chirurgico rappresenta un rischio di infezione. Nell'impianto ECOG, possono verificarsi infezioni della ferita, meningite o tessuto cerebrale (encefalite). Tali infezioni richiedono spesso una terapia antibiotica aggressiva e, in rari casi, possono portare a danni neurologici permanenti.
Fallimenti neurologici
Sebbene l'obiettivo dell'impianto ECOG sia migliorare le funzioni neurologiche, esiste il rischio che l'intervento stesso o il posizionamento degli elettrodi porti a nuovi deficit neurologici. Questi possono manifestarsi sotto forma di debolezza, perdita di sensibilità, disturbi del linguaggio, convulsioni o menomazioni cognitive. In alcuni casi, questi guasti possono essere temporanei, ma in altri casi possono rimanere permanentemente.
Complicanze correlate all'anestesite
L'impianto ECOG di solito richiede l'anestesia generale, che è anche associata ai propri rischi, tra cui reazioni allergiche, problemi respiratori e complicanze cardiovascolari.
Al contrario, l'approccio basato su MEG/EEG di Meta AI elimina completamente questi rischi. Con questo metodo non invasivo, i sensori sono collegati esternamente sul cuoio capelluto, simile a un esame EEG convenzionale. Non è richiesto alcun intervento chirurgico e tutte le complicazioni sopra menzionate vengono eliminate. Studi clinici con il sistema Brain2Qwerty, che sono stati condotti con 35 soggetti, non hanno avuto effetti collaterali che necessitano di terapia. Ciò sottolinea il profilo di sicurezza superiore dei metodi non invasivi.
Stabilità a lungo termine e fallimento hardware: un vantaggio per le applicazioni croniche
Un altro aspetto importante per quanto riguarda l'applicabilità clinica è la stabilità a lungo termine dei sistemi e il rischio di fallimento hardware. Nel caso degli elettrodi ECOG, esiste il rischio che perderai funzionalità nel tempo attraverso il confinamento dei tessuti o il degrado elettrico. Gli studi indicano che gli elettrodi ECOG possono avere una durata di circa 2-5 anni. Dopo questo tempo, potrebbe essere necessario uno scambio di elettrodi, che comporta un altro intervento chirurgico e i rischi associati. Inoltre, esiste sempre la possibilità di un improvviso guasto hardware che può porre fine alla funzionalità del sistema bruscamente.
I sistemi non invasivi, sviluppati da Meta AI, offrono un chiaro vantaggio al riguardo. Poiché i sensori sono collegati esternamente, non sono soggetti agli stessi processi di mining biologici degli elettrodi impiantati. In linea di principio, i sistemi non invasivi offrono cicli di manutenzione illimitati. I componenti possono essere scambiati o aggiornati se necessario senza che sia necessaria una procedura invasiva. Questa stabilità a lungo termine è particolarmente cruciale per le applicazioni croniche, in particolare nei pazienti con sindrome bloccata o altri stati di paralisi cronica che si basano su una soluzione di comunicazione permanente. La necessità di ripetuti interventi chirurgici e il rischio di insufficienza hardware comprometterebbe significativamente la qualità della vita di questi pazienti e limiterebbe l'accettazione dei sistemi invasivi per applicazioni a lungo termine.
Performance di qualità e decodifica del segnale: un confronto differenziato
Sebbene la sicurezza sia un innegabile vantaggio dei metodi non invasivi, la qualità del segnale e le prestazioni di decodifica risultanti sono un campo più complesso in cui gli approcci sia invasivi che non invasivi hanno i loro punti di forza e di debolezza.
Risoluzione del tempo spaziale in confronto: precisione vs non invasività
I sistemi ECOG in cui gli elettrodi sono posizionati direttamente sulla corteccia cerebrale offrono una risoluzione spaziale e temporale eccezionale. La risoluzione spaziale di ECOG è in genere nell'intervallo da 1 a 2 millimetri, il che significa che possono catturare l'attività neurale da aree molto piccole e specifiche del cervello. La risoluzione temporale è anche eccellente ed è di circa 1 millisecondo, il che significa che i sistemi ECOG possono registrare con precisione eventi neurali estremamente veloci. Questa alta risoluzione consente ai sistemi ECOG di ottenere tassi di errore dei caratteri clinicamente validati (CER) di meno del 5%. Ciò significa che di 100 caratteri generati con un BCI basato su ECOG sono meno di 5 errori. Questa elevata precisione è di fondamentale importanza per una comunicazione efficace e liquida.
Brain2Qwerty, il sistema non invasivo di Meta AI, attualmente raggiunge errori di disegno dal 19 al 32%con la magnetoencefalografia (MEG). Sebbene questo sia tassi di errore più elevati rispetto all'ECOG, è importante sottolineare che questi valori sono raggiunti utilizzando un metodo non invasivo che non contenga rischi chirurgici. La risoluzione spaziale di MEG è compresa tra 2 e 3 millimetri, che è leggermente inferiore rispetto all'ECOG, ma è comunque sufficiente per catturare segnali neurali pertinenti. Anche la risoluzione temporale di MEG è molto buona ed è nella gamma di millisecondi.
Tuttavia, Meta AI ha fatto notevoli progressi per migliorare la qualità del segnale e la decodifica delle prestazioni dei sistemi non invasivi. Questi progressi si basano su tre innovazioni essenziali:
Architettura ibrida del trasformatore della CNN
Questa architettura avanzata combina i punti di forza delle reti neurali convoluzionali (CNN) e delle reti di trasformatori. Le CNN sono particolarmente efficaci nell'estrazione di caratteristiche spaziali dai complessi modelli di attività neuronale, che sono registrati da MEG ed EEG. Puoi riconoscere i modelli locali e le relazioni spaziali nei dati rilevanti per la decodifica delle intenzioni linguistiche. Le reti di trasformatore, d'altra parte, sono eccellenti nell'apprendimento e nell'uso del contesto linguistico. Puoi modellare le relazioni tra parole e frasi attraverso lunghe distanze e quindi migliorare la previsione delle intenzioni linguistiche in base al contesto. La combinazione di queste due architetture in un modello ibrido consente di utilizzare efficacemente sia le caratteristiche spaziali che il contesto linguistico al fine di aumentare l'accuratezza della decodifica.
Integrazione WAV2VEC
L'integrazione di WAV2Vec, un modello di apprendimento auto -monitorato per le rappresentazioni linguistiche, rappresenta un altro importante progresso WAV2vec è addestrato su grandi quantità di dati audio non soffocati e impara a estrarre rappresentazioni robuste e contestuali del linguaggio. Integrando WAV2vec nel sistema Brain2Qwerty, i segnali neuronali possono essere confrontati con queste rappresentazioni linguistiche prefabbricate. Ciò consente al sistema di apprendere la relazione tra attività neuronale e modelli linguistici in modo più efficace e di migliorare l'accuratezza della decodifica. L'apprendimento auto -monitorato è particolarmente prezioso perché riduce la necessità di grandi quantità di dati di allenamento etichettati, che sono spesso difficili da ottenere nelle neuroscienze.
Fusione multi-sensore
Brain2Qwerty utilizza effetti di sinergia attraverso la fusione di MEG ed elettroencefalogramma alto (HD-EEG). MEG ed EEG sono tecniche di misurazione neurofisiologica complementari. MEG misura i campi magnetici generati dall'attività neurale, mentre EEG misura i potenziali elettrici sul cuoio capelluto. MEG ha una migliore risoluzione spaziale ed è meno suscettibile ai manufatti attraverso il cranio, mentre EEG è più economico e portatile. Registrando i dati MEG e HD-EEG e la loro fusione, il sistema Brain2Qwerty può utilizzare i vantaggi di entrambe le modalità e migliorare ulteriormente la qualità del segnale e le prestazioni di decodifica. I sistemi HD-EEG con un massimo di 256 canali consentono una registrazione più dettagliata dell'attività elettrica sul cuoio capelluto e completano la precisione spaziale di MEG.
Profondità di decodifica cognitiva: oltre le abilità motorie
Un grande vantaggio di sistemi non invasivi come Brain2Qwerty sta nella sua capacità di andare oltre la pura misurazione dell'attività della corteccia motoria e anche di registrare processi linguistici più elevati. L'ECOG, in particolare collocato nelle aree motorie, misura principalmente l'attività correlata alla versione motoria del linguaggio, come i movimenti dei muscoli del linguaggio. Brain2Qwerty, d'altra parte, attraverso l'uso di MEG ed EEG, l'attività può anche essere registrata da altre aree cerebrali che sono coinvolte in processi linguistici più complessi, come:
Correzione degli alianti di battitura mediante previsione semantica
Brain2Qwerty è in grado di correggere gli errori di digitazione utilizzando le previsioni semantiche. Il sistema analizza il contesto delle parole e delle frasi immesse e può riconoscere e correttamente correggere errori. Ciò migliora significativamente il liquido e l'accuratezza della comunicazione. Questa capacità di prevedere il semantico suggerisce che il sistema non solo decodifica le intenzioni motorie, ma ha anche sviluppato una certa comprensione del contenuto semantico della lingua.
Ricostruzione di frasi complete al di fuori del set di addestramento
Una caratteristica notevole di Brain2Qwerty è la sua capacità di ricostruire frasi complete, anche se queste frasi non sono state incluse nel set di dati di addestramento originale. Ciò indica una capacità di generalizzazione del sistema che va oltre la semplice memorizzazione dei modelli. Il sistema sembra essere in grado di apprendere le strutture e le regole del linguaggio sottostanti e applicarle a frasi nuove e sconosciute. Questo è un passo importante verso interfacce di testo cerebrale più naturali e più flessibili.
Rilevamento di intenzioni di lingua astratta
Nei primi studi, Brain2Qwerty ha mostrato un'accuratezza del 40% nella rilevazione di intenzioni linguistiche astratte in soggetti non esperti. Le intenzioni linguistiche astratte riguardano l'intenzione comunicativa generale, che è dietro una dichiarazione, come "Voglio fare una domanda", "Voglio esprimere la mia opinione" o "Vorrei raccontare una storia". La capacità di riconoscere tali intenzioni astratte indica che i BCI non invasivi potrebbero essere in grado di decodificare non solo parole o frasi individuali in futuro, ma anche di comprendere l'intenzione comunicativa generale dell'utente. Ciò potrebbe gettare la base per interazioni più naturali e orientate alla finestra di dialogo.
È importante notare che le prestazioni di decodifica dei sistemi non invasivi non hanno ancora raggiunto il livello di sistemi ECOG invasivi. L'ECOG rimane superiore in termini di precisione e velocità di decodifica. Tuttavia, i progressi nell'elaborazione del segnale non invasiva e nell'apprendimento profondo sono costantemente a colmare questa lacuna.
Scalabilità e gamma di applicazioni: accessibilità ed efficienza dei costi
Oltre alle prestazioni di sicurezza e decodifica, la scalabilità e la larghezza dell'applicazione svolgono un ruolo cruciale nell'ampia accettazione e benefici sociali delle tecnologie di decodifica del testo cerebrale. In questo settore, i sistemi non invasivi mostrano vantaggi significativi rispetto ai metodi invasivi.
Efficienza dei costi e accessibilità: ridurre le barriere
Un fattore essenziale che influisce sulla scalabilità e l'accessibilità delle tecnologie sono i costi. A causa della necessità di un intervento chirurgico, dispositivi medici specializzati e personale altamente qualificato, i sistemi ECOG sono associati a costi considerevoli. I costi totali per un sistema ECOG, incluso l'impianto e il monitoraggio a lungo termine, possono ammontarsi a circa € 250.000 o più. Questi costi elevati rendono i sistemi ECOG inaccessibili per la massa di larghezza e limitano la loro applicazione a centri medici specializzati.
Al contrario, la meta Ai con la sua soluzione basata su MEG Brain2Qwerty sta prendendo di mira costi significativamente più bassi. Utilizzando sensori non invasivi e la possibilità di produzione in serie di dispositivi MEG, l'obiettivo è ridurre i costi per dispositivo a meno di € 50.000. Questa notevole differenza di costo renderebbe BCI non invasiva accessibile a un numero molto maggiore di persone. Inoltre, non sono necessari centri di neurochirurgia specializzati nel caso di sistemi non invasivi. L'applicazione potrebbe essere eseguita in una gamma più ampia di strutture mediche e persino nell'ambiente domestico. Questo è un fattore decisivo per la cura delle regioni rurali e la garanzia di pari accesso a questa tecnologia per le persone in tutto il mondo. I costi più bassi e la maggiore accessibilità dei sistemi non invasivi hanno il potenziale per rendere la tecnologia di decodifica del testo cerebrale da un trattamento specializzato e costoso una soluzione più ampia e più conveniente.
Generalizzabilità adattiva: personalizzazione vs. standardizzazione
Un altro aspetto della scalabilità è la questione dell'adattabilità e della generalizzabilità dei sistemi. I modelli ECOG di solito richiedono una calibrazione individuale per ciascun paziente. Questo perché i segnali neuronali registrati dagli elettrodi ECOG dipendono fortemente dall'anatomia individuale del cervello, dal posizionamento degli elettrodi e da altri fattori specifici del paziente. La calibrazione individuale può consumare il tempo e richiedere fino a 40 ore di allenamento per paziente. Questo sforzo di calibrazione rappresenta un ostacolo significativo per l'ampio uso dei sistemi ECOG.
Brain2Qwerty segue un approccio diverso e utilizza l'apprendimento del trasferimento per ridurre la necessità di un'elaborata calibrazione individuale. Il sistema è addestrato su un grande record di dati da dati MEG/EEG, che è stato raccolto da 169 persone. Questo modello pre -allenato contiene già una vasta conoscenza della relazione tra segnali neuronali e intenzioni linguistiche. Per nuovi soggetti, è necessaria solo una breve fase di regolazione da 2 a 5 ore per adattare il modello alle singole peculiarità del rispettivo utente. Questa breve fase di regolazione consente di ottenere il 75% delle prestazioni massime di decodifica con un minimo sforzo. L'uso dell'apprendimento del trasferimento consente una messa in servizio significativamente più rapida ed efficiente di sistemi non invasivi e quindi contribuisce alla scalabilità e alla larghezza dell'applicazione. La possibilità di trasferire un modello pre-addestrato a nuovi utenti è un grande vantaggio dei BCI non invasivi per quanto riguarda la loro ampia applicabilità.
Aspetti etici e regolamentari: canali di protezione e approvazione dei dati
Lo sviluppo e l'applicazione delle tecnologie di decodifica del testo cerebrale sollevano importanti questioni etiche e normative che devono essere attentamente prese in considerazione. Ci sono anche differenze tra approcci invasivi e non invasivi in questo settore.
Protezione dei dati per resa limitata del segnale: protezione della privacy
Un aspetto etico che viene spesso discusso in relazione al BCIS è la protezione dei dati e la possibilità di manipolazione del pensiero. I sistemi ECOG invasivi che consentono l'accesso diretto all'attività cerebrale potenzialmente comportano un rischio maggiore di abuso di dati cerebrali. In linea di principio, i sistemi ECOG potrebbero non essere usati solo per decodificare le intenzioni linguistiche, ma anche per registrare altri processi cognitivi e persino la manipolazione dei pensieri mediante stimolazione a circuito chiuso. Sebbene l'attuale tecnologia sia ancora lontana da tali scenari, è importante tenere d'occhio questi potenziali rischi e sviluppare misure protettive adeguate.
Brain2Qwerty e altri sistemi non invasivi sono limitati ai segnali di intenzione motoria di registrazione passiva. L'architettura è progettata per filtrare i modelli di attività automaticamente non in lingua. I segnali catturati dal cuoio capelluto e rumorosi da MEG ed EEG lo rendono tecnicamente impegnativo, estraendo informazioni cognitive dettagliate o persino pensieri manipolanti. La "resa del segnale limitata" di metodi non invasivi può essere visualizzato in modo da protezione della privacy. Tuttavia, è importante sottolineare che anche i BCI non invasivi sollevano questioni etiche, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati, il consenso dopo il chiarimento e il possibile abuso della tecnologia. È essenziale sviluppare linee guida etiche e condizioni del quadro normativo che garantiscano l'uso responsabile di tutti i tipi di BCI.
Percorso di approvazione per dispositivi medici: più veloce da utilizzare
Il modo normativo per l'approvazione dei dispositivi medici è un altro fattore importante che influenza la velocità con cui le nuove tecnologie possono essere introdotte nella pratica clinica. I sistemi ECOG invasivi sono generalmente classificati come dispositivi medici ad alto rischio perché richiedono un intervento chirurgico e possono causare complicazioni potenzialmente gravi. Elaborati studi di fase III con ampi dati di sicurezza a lungo termine sono quindi necessari per l'approvazione dei sistemi ECOG. Questo processo di approvazione può durare diversi anni e richiedere risorse considerevoli.
I sistemi non invasivi, d'altra parte, hanno potenzialmente un percorso di ammissione più veloce. Negli Stati Uniti, i sistemi non invasivi che si basano su dispositivi EEG/MEG esistenti possono essere approvati dal processo 510 (k) della Food and Drug Administration (FDA). Il processo 510 (k) è un percorso di ammissione semplificato per i dispositivi medici "sostanzialmente equivalenti" per i prodotti già approvati. Questo percorso di ammissione più rapido potrebbe consentire alle tecnologie di decodifica del testo cerebrale non invasive di ottenere l'applicazione clinica più velocemente e a beneficio dei pazienti in precedenza. Tuttavia, è importante sottolineare che anche per i sistemi non invasivi, sono necessarie rigorose prove di sicurezza ed efficacia per ottenere l'approvazione. Il quadro normativo per BCIS è un campo in via di sviluppo ed è importante che le autorità di regolamentazione, gli scienziati e l'industria collaborino per sviluppare canali di approvazione chiari e adeguati, promuovono l'innovazione e allo stesso tempo garantire la sicurezza dei pazienti.
Limiti dell'approccio non invasivo: le sfide tecniche rimangono
Nonostante i numerosi vantaggi dei sistemi di decodifica del testo cerebrale non invasivi, è importante riconoscere anche gli ostacoli e i limiti tecnici esistenti. Queste sfide devono essere affrontate al fine di sfruttare il pieno potenziale di BCI non invasivi.
Latenza reale
Brain2Qwerty e altri sistemi non invasivi hanno attualmente una latenza più elevata nella decodifica rispetto ai sistemi ECOG invasivi. Brain2Qwerty decodifica le intenzioni linguistiche solo dopo la fine della frase, il che porta a un ritardo di circa 5 secondi. In confronto, i sistemi ECOG ottengono una latenza significativamente più bassa di circa 200 millisecondi, che consente una comunicazione quasi in tempo reale. La maggiore latenza dei sistemi non invasivi è dovuta all'elaborazione più complessa del segnale e alla necessità di analizzare segnali più deboli e più congelati. Ridurre la latenza è un obiettivo importante per l'ulteriore sviluppo di BCI non invasivi per consentire una comunicazione più fluida e più naturale.
Artefatti di movimento
I sistemi MEG sono molto sensibili ai manufatti del movimento. Anche i movimenti di testa minori possono interrompere significativamente le misurazioni e influenzare la qualità del segnale. Pertanto, l'acquisizione di dati basata su MEG di solito richiede una posizione di testa fissa, che limita le applicazioni mobili. Mentre EEG è meno suscettibile agli artefatti del movimento, i movimenti muscolari e altri artefatti possono anche influire sulla qualità del segnale. Lo sviluppo di solidi algoritmi per la soppressione degli artefatti e lo sviluppo di sistemi MEG e EEG portatili e tolleranti in movimento sono importanti aree di ricerca per espandere la larghezza dell'applicazione di BCI non invasivi.
Compatibilità del paziente
I sistemi non invasivi basati sulla decodifica dei segnali di mescolamento della punta possono (AS) raggiungere i loro limiti nei pazienti con motociclette fortemente atrofiche, come quelle nella fase avanzata della sclerosi laterale amiotrofica. In tali casi, la decodifica basata sull'intenzione motoria può fallire perché i segnali neuronali correlati ai movimenti della punta sono troppo deboli o non più presenti. Per questi gruppi di pazienti, possono essere richiesti approcci alternativi non invasivi, che si basano, ad esempio, sulla decodifica dei processi del linguaggio cognitivo o su altre modalità come il controllo degli occhi. Inoltre, è importante tenere conto delle differenze individuali nell'attività cerebrale e della variabilità della qualità del segnale tra persone diverse al fine di rendere BCI non invasivi accessibili a una popolazione di pazienti più ampia.
Ruoli complementari nei neuroprotetici: coesistenza e convergenza
Nonostante le sfide tecniche esistenti e la precisione superiore dei sistemi ECOG invasivi, l'approccio non invasivo della meta AI e di altri ricercatori rivoluzionano l'intervento precoce nel campo della neuroprotetica. I BCI non invasivi offrono il vantaggio di poter essere utilizzati a basso rischio e possono essere utilizzati all'inizio di una malattia, come come. Possono offrire ai pazienti l'inizio delle difficoltà di comunicazione in una fase iniziale e quindi migliorare la loro qualità di vita e la partecipazione alla vita sociale in una fase iniziale.
Per il momento, i sistemi ECOG rimangono insostituibili per applicazioni ad alta precisione in pazienti completamente paralizzati, in particolare nella sindrome bloccata, in cui la massima accuratezza della decodifica e la comunicazione in tempo reale sono di importanza cruciale. Per questo gruppo di pazienti, i potenziali vantaggi dei BCI invasivi giustificano i rischi e i costi più elevati.
Il futuro delle interfacce del computer cerebrale potrebbe essere in convergenza tra le due tecnologie. I sistemi ibridi che combinano i vantaggi di approcci non invasivi e invasivi potrebbero annunciare una nuova era di neuropropostetici. Un tale approccio ibrido potrebbe, ad esempio, utilizzare microelettrodi epidurali meno invasivi degli elettrodi ECOG, ma offrire comunque una qualità del segnale più elevata rispetto ai sensori non invasivi. In combinazione con algoritmi AI avanzati per l'elaborazione e la decodifica del segnale, tali sistemi ibridi potrebbero colmare il divario tra invasività e accuratezza e consentire una gamma più ampia di applicazioni. Il continuo ulteriore sviluppo di tecnologie di decodifica del testo cerebrale non invasive e invasive e la ricerca degli approcci ibridi promettono un futuro in cui le persone con disabilità di comunicazione sono disponibili per soluzioni di comunicazione efficaci, sicure e accessibili.
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