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Un impianto cerebrale dell'UCSF consente ai pazienti paralizzati di parlare e gesticolare attraverso un avatar controllato dalla mente

ai-technology · 2026-10-06

Il 14 settembre, Nature Neuroscience ha pubblicato uno studio che presenta un'interfaccia cervello-computer in grado di tradurre il linguaggio e il movimento in due individui con paralisi grave. Il dispositivo, all'incirca delle dimensioni di un iPhone, è dotato di 253 elettrodi ed è posizionato sulla corteccia sensorimotoria. Un partecipante era stato colpito da ictus, mentre l'altro era affetto da sclerosi laterale amiotrofica (SLA). Mentre tentavano di produrre frasi e gesti, modelli computerizzati hanno decodificato la loro attività neurale, che è stata poi rappresentata da un avatar digitale. Il partecipante con SLA ha raggiunto un'accuratezza dell'85% per i gesti e del 75% per le frasi, mentre il sopravvissuto all'ictus ha ottenuto un'accuratezza del 100%. La coautrice Samantha Brosler ha sottolineato l'importanza dei gesti nella comunicazione, con obiettivi futuri che includono l'ampliamento del vocabolario e il miglioramento del controllo per gli amputati.

Fatti principali

  • Lo studio è apparso su Nature Neuroscience il 14 settembre.
  • L'impianto è un dispositivo delle dimensioni di un iPhone con 253 elettrodi posizionati sulla superficie della corteccia sensorimotoria.
  • Due partecipanti hanno preso parte: uno paralizzato da ictus, uno con SLA.
  • I decodificatori sono stati addestrati su un massimo di dieci frasi, dieci gesti e 100 combinazioni di linguaggio e gesti.
  • Il partecipante con SLA ha ottenuto una media dell'85 percento di accuratezza per i gesti e del 75 percento per le frasi in cinque round di conversazione.
  • Il partecipante colpito da ictus ha raggiunto il 100 percento di accuratezza per linguaggio e gesti in tre round.
  • Edward Chang è un neurochirurgo presso l'Università della California, San Francisco.
  • Samantha Brosler prevede di ampliare il vocabolario del decodificatore del linguaggio e di consentire il controllo continuo di 15 articolazioni della mano.

Entità

Artisti

  • Samantha Brosler
  • Edward Chang
  • Daniel Rubin
  • Christian Herff
  • Carissa Wong
  • Jennie Erin Smith
  • Miryam Naddaf
  • Sara Hashemi

Istituzioni

  • University of California, San Francisco
  • Chang Lab
  • Nature Neuroscience
  • New Scientist
  • Science
  • Massachusetts General Hospital
  • Maastricht University
  • Smithsonian Magazine

Luoghi

  • San Francisco
  • United States
  • Massachusetts
  • Netherlands
  • New York City

Fonti