Un ojo biónico impulsado por IA supera los métodos convencionales en un paciente ciego

Un grupo de investigadores ha demostrado que la inteligencia artificial puede hacer que las futuras prótesis corticales visuales, dispositivos a veces llamados "ojos biónicos", sean más precisas y adaptables, según un estudio de prueba de concepto publicado el 7 de agosto en la revista Neuron.eurekalert+1

La estimulación diseñada por IA supera los métodos convencionales

Un equipo de UC Santa Barbara, ETH Zurich y la Universidad Miguel Hernández entrenó una red neuronal profunda para predecir cómo respondería el cerebro de un participante ciego a diferentes patrones de estimulación eléctrica administrados a través de una matriz de electrodos de 96 canales implantada en la corteza visual. A continuación, el modelo funcionó a la inversa e identificó la configuración de estimulación con mayor probabilidad de generar el patrón de actividad neuronal deseado.bioengineer+1

Al probarse en el participante, un hombre de 27 años que perdió la visión tras un traumatismo craneoencefálico, los patrones diseñados por IA reprodujeron la actividad cerebral objetivo de forma más precisa y requiriendo menos corriente eléctrica que los enfoques convencionales. Los investigadores también descubrieron que la actividad neuronal registrada aportaba más información sobre lo que el participante percibía que los ajustes de estimulación por sí solos, lo que subraya que lo que el cerebro hace con una señal importa tanto como la señal en sí.eurekalert+1

"Los ingenieros tienden de manera natural a tratar los fosfenos como píxeles: si estimulas más electrodos, deberías obtener una imagen más completa", explicó Michael Beyeler, profesor asociado de Ciencias de la Computación en UC Santa Barbara y autor principal del estudio. "Pero el cerebro no funciona así".eurekalert

De recetas fijas a dispositivos adaptativos

El implante, colocado en el Hospital IMED Elche de España como parte de un ensayo de viabilidad más amplio, podía tanto aplicar corriente eléctrica como registrar la respuesta del cerebro, una capacidad que permitió al modelo de aprendizaje profundo entrenarse con datos neuronales reales en lugar de basarse únicamente en reglas de estimulación predeterminadas. El modelo también incorporó mediciones de la actividad cerebral en reposo antes de cada evento de estimulación, lo que le permitió ajustarse a las fluctuaciones momento a momento en la excitabilidad neuronal.bioengineer+1

Las percepciones del participante se limitaron a fosfenos: puntos, destellos o formas de luz, en lugar de imágenes detalladas. Sin embargo, este marco apunta hacia un futuro en el que las prótesis aprendan continuamente cómo responde cada cerebro individual y modifiquen la estimulación en tiempo real.news.ucsb+1

El camino hacia las prótesis personalizadas

El estudio se basa en un trabajo computacional respaldado por el Premio Nuevo Innovador del Director de los Institutos Nacionales de Salud concedido a Beyeler en 2022. El proyecto estuvo dirigido por los coprimeros autores Pehuén Moure, de ETH Zurich, Jacob Granley, de UC Santa Barbara, y Fabrizio Grani, de la Universidad Miguel Hernández.eurekalert

Las prótesis corticales eluden por completo los ojos y los nervios ópticos, lo que podría beneficiar a personas cuya ceguera sea consecuencia de accidentes cerebrovasculares, enfermedades neurodegenerativas o lesiones cerebrales. "Una prótesis visual útil no puede basarse en una receta fija", afirmó Beyeler. "Tiene que aprender cómo responde cada cerebro individual y adaptar la estimulación en consecuencia. En última instancia, el dispositivo debe adaptarse a la persona, y no al revés".eurekalert