В Австралии тестируют умный браслет для восстановления речи: точность 96%
Австралийский стартап Fluent, основанный при Университете Мельбурна, разрабатывает новый тип интерфейса мозг-компьютер для восстановления речи у людей с тяжёлыми нарушениями, включая болезнь двигательных нейронов и рассеянный склероз. Устройство относится к категории подскальповых BCI, размещается под кожей, но над черепом, что снижает риски по сравнению с инвазивными имплантами.
Технология основана на регистрации сигналов моторной коры, отвечающей за управление мышцами артикуляции. Даже если пациент не может говорить, мозг продолжает формировать характерные паттерны активности при попытке произнести слова. Разработчики сравнивают эти сигналы с уникальными QR-кодами, где каждое движение языка или губ соответствует определённому нейронному паттерну.
Устройство фиксирует последовательность таких паттернов и передаёт их системе машинного обучения, которая восстанавливает предполагаемое высказывание и преобразует его в текст или синтезированную речь. Для обучения модели команда собрала одну из крупнейших англоязычных баз данных нейросигналов, используя каппы со 144 электродами над моторной корой.
В сотрудничестве с японскими исследователями система показала способность определять нужную фразу из набора из 128 вариантов с точностью до 96%. Разработчики подчёркивают, что это предварительные испытания, а не готовый клинический продукт. Для выхода на рынок потребуется длительная регуляторная проверка, сопоставимая с сертификацией медицинских устройств.
По словам сооснователя и биомедицинского инженера Тима Махони, сигналы, получаемые подскальповым методом, могут быть сопоставимы по информативности с внутричерепными имплантами. Если это подтвердится, технология снизит барьер входа для широкого применения BCI. Австралия, по мнению разработчиков, благоприятна для клинических испытаний благодаря регуляторной среде и налоговым стимулам.
Конкуренция в сфере BCI усиливается: в Китае и США уже испытывают полностью имплантируемые системы для управления курсором и расшифровки речи. Fluent делает ставку не на максимальную точность, а на доступность и снижение медицинских рисков. Разработчики признают, что их подход уступает инвазивным системам по качеству сигнала, но рассчитывают компенсировать это методами искусственного интеллекта, включая контекстное восстановление речи. Если система подтвердит эффективность, она сможет занять нишу массовых BCI-устройств для реабилитации.
