Nueva invención permite a personas con disfonía crónica hablar

Mirando hacia adelante, el equipo de investigación planea seguir ampliando el vocabulario del dispositivo a través del aprendizaje automático y probarlo en personas con trastornos del habla.

 Foto del cuello de una persona con el dispositivo: un cuadrado adhesivo negro pegado fuera de la garganta. (photo credit: Jun Chen Lab/UCLA)
Foto del cuello de una persona con el dispositivo: un cuadrado adhesivo negro pegado fuera de la garganta.
(photo credit: Jun Chen Lab/UCLA)

Una persona puede perder su voz (disfonía) por un resfriado, al hablar constantemente como profesor, cantar a voz en cuello en un concierto o alergias, pero siempre se recupera. Sin embargo, existen enfermedades que causan parálisis de las cuerdas vocales, en las que no se puede controlar el movimiento de los músculos que controlan la voz cuando los impulsos nerviosos a la caja de la voz (laringe) se interrumpen. Esto resulta en una parálisis crónica de los músculos de las cuerdas vocales

La parálisis de las cuerdas vocales puede hacer que sea difícil hablar e incluso respirar. Esto se debe a que las cuerdas vocales no solo producen sonido, sino que también protegen las vías respiratorias al evitar que los alimentos, las bebidas e incluso la saliva ingresen a la tráquea y te hagan atragantarte. Las posibles causas de la parálisis de las cuerdas vocales incluyen ciertos tipos de cáncer, daño nervioso durante la cirugía, lesiones en la columna cervical e incluso infecciones virales graves.

Sin embargo, hay esperanza para las personas que han perdido su voz crónicamente o permanentemente: un nuevo dispositivo portátil y adhesivo que utiliza inteligencia artificial desarrollado por bioingenieros de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA).

Inventaron un dispositivo suave, delgado y elástico que mide poco más de 6.5 centímetros cuadrados y que se puede pegar a la piel fuera de la garganta para ayudar a las personas con cuerdas vocales disfuncionales a recuperar la función vocal. La invención acaba de ser publicada en la prestigiosa revista Nature Communications bajo el título "Hablar sin cuerdas vocales usando un sistema de detección-activación portátil asistido por aprendizaje automático".

El sistema bioeléctrico, desarrollado por el Prof. Jun Chen en la Escuela de Ingeniería Samueli de UCLA y sus colegas, es capaz de detectar el movimiento en los músculos laríngeos de una persona y traducir esas señales en habla audible con la asistencia de la tecnología de aprendizaje automático con casi un 95% de precisión.

 La gente camina por el campus de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) antes del inicio del semestre (credit: REUTERS/LUCY NICHOLSON)
La gente camina por el campus de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) antes del inicio del semestre (credit: REUTERS/LUCY NICHOLSON)

Este avance es lo último en los esfuerzos de Chen para ayudar a las personas con discapacidades. Su equipo previamente desarrolló un guante portátil capaz de traducir el lenguaje de señas estadounidense (ASL) al habla en inglés en tiempo real para ayudar a los usuarios de ASL a comunicarse con aquellos que no saben cómo firmar.

El diseño del parche

El diminuto nuevo dispositivo similar a un parche consta de dos componentes. Uno, un componente de detección autoalimentado, detecta y convierte las señales generadas por los movimientos musculares en señales eléctricas de alta fidelidad y analizables. Estas señales eléctricas luego se traducen en señales de voz utilizando un algoritmo de aprendizaje automático. El otro componente, un componente de actuación, convierte esas señales de voz en la expresión de voz deseada.

Los dos componentes contienen cada uno dos capas: una capa de compuesto de silicona biocompatible polidimetilsiloxano (PDMS) con propiedades elásticas y una capa de inducción magnética hecha de bobinas de inducción de cobre. Entre los dos componentes se encuentra una quinta capa que contiene PDMS mezclado con micromagnetos, lo que genera un campo magnético.

Utilizando un mecanismo de detección magnetoelástico suave desarrollado por el equipo de Chen hace tres años, el dispositivo puede detectar cambios en el campo magnético cuando este es alterado por fuerzas mecánicas, en este caso, el movimiento de los músculos laríngeos. Las bobinas de inducción serpenteantes incrustadas en las capas magnetoelásticas ayudan a generar señales eléctricas de alta fidelidad con fines de detección.

Midiendo tres centímetros en cada lado, el dispositivo pesa alrededor de siete gramos y solo tiene 1.5 milímetros de grosor. La cinta biocompatible de doble cara puede adherirse fácilmente a la garganta de una persona cerca de la ubicación de las cuerdas vocales y puede reutilizarse volviendo a aplicar la cinta según sea necesario.

Los trastornos de la voz son frecuentes en todas las edades y grupos demográficos; investigaciones han demostrado que casi un tercio de las personas experimentarán al menos un trastorno de este tipo en su vida. Sin embargo, con enfoques terapéuticos como intervenciones quirúrgicas y terapia de voz, la recuperación de la voz puede extenderse de tres meses a un año, con algunas técnicas invasivas que requieren un período significativo de descanso vocal obligatorio después de la cirugía.

"Las soluciones existentes, como los dispositivos electro-laríngeos portátiles y los procedimientos de punción traqueoesofágica, pueden resultar incómodos, invasivos o incómodos", dijo Chen, quien ha sido nombrado uno de los investigadores más citados del mundo durante cinco años seguidos. "Este nuevo dispositivo presenta una opción ponible y no invasiva capaz de ayudar a los pacientes a comunicarse durante el período previo al tratamiento y durante el período de recuperación posterior al tratamiento para los trastornos de la voz".

Los investigadores probaron la tecnología portable en ocho adultos sanos en sus experimentos. Recopilaron datos sobre el movimiento de los músculos laríngeos y utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para correlacionar las señales resultantes con ciertas palabras. Luego, eligieron una señal de voz de salida correspondiente a través del componente de actuación del dispositivo.

El equipo de investigación demostró la precisión del sistema al hacer que los participantes pronunciaran cinco frases, tanto en voz alta como en voz baja, incluyendo "¡Hola, Rachel, ¿cómo estás hoy?" y "¡Te quiero!" La precisión total de predicción del modelo fue del 94.68%, con la señal de voz de los participantes amplificada por el componente de actuación, demostrando que el mecanismo de detección reconoció la señal de movimiento laríngeo y emparejó la oración correspondiente que los participantes deseaban decir.

En el futuro, el equipo de investigación planea seguir ampliando el vocabulario del dispositivo a través del aprendizaje automático y probarlo en personas con trastornos del habla.