Lograr que los dispositivos lean nuestros pensamientos es una realidad en la que se lleva trabajando hace varios años, especialmente en el terreno sanitario. Se trata de los conocidos como
sistemas BCI (Brain-Computer Interface). Estos se definen como interfaces mente ordenador, capaces de traducir las intenciones del usuario –sus pensamientos- en comandos de control para dispositivos electrónicos.
En concreto, lo que hacen estos sistemas es registrar la actividad eléctrica, producida cuando las neuronas se disparan para comunicarse entre sí. Los dispositivos electrónicos logran procesarla y decodificarla en forma de comandos para lograr llevar a cabo una acción deseada.
Estas acciones cubren diversas aplicaciones, desde rehabilitación de funciones perdidas hasta el aumento de nuestras capacidades. Uno de los primeros usos propuestos de BCI fueron dispositivos de comunicación asistida. Es deci
r, leer las ondas cerebrales de los pacientes para “transcribirlas” en palabras u ordenes sencillas. Un sistema muy útil en personas que están completamente paralizadas, como puede ser un paciente de ELA avanzado, o que tienen el síndrome del enclaustramiento (locked in syndrome).
Avances recientes de los BCI en salud
Actualmente, tal y como recoge la revista
Biophysical Review, la tecnología BCI en la atención médica se ha desarrollado particularmente en
neurorrehabilitación, tecnología de asistencia y mejora cognitiva. Además, se está investigando exhaustivamente el potencial de las BCI para impulsar capacidades humanas como la comunicación, el control motor y la percepción sensorial.
Uno de los ámbitos de actuación en los que más se ha puesto el foco es precisamente en las enfermedades neurodegenerativas (ED). A este respecto,
Neurosurgical Review resume que en los últimos años, las
empresas de neurotecnología han invertido sustancialmente en la investigación sobre BCI, centrándose en la comercialización de BCI y en llevar las tecnologías basadas en BCI del laboratorio a la cabecera del paciente. No obstante, hay que tener en cuenta que las ED pueden clasificarse en diferentes categorías según el área de neurodegeneración objetivo y, por lo tanto, requieren diferentes métodos de rehabilitación basados en BCI.
Asimismo,
Health and Technology aporta que la tecnología BCI tiene el
potencial de mejorar los métodos de rehabilitación tradicionales, especialmente en la recuperación de accidentes cerebrovasculares y lesiones de la médula espinal. Además, la evidencia demuestra que las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) tienen un gran impacto en el futuro de las tecnologías y aplicaciones BCI.
Ejemplos vida real
De esta forma, según la empresa
Bitbrain, expertos en interfaces cerebro-computador con aplicaciones que ya se utilizan en el mundo real, expone que en materia de rehabilitación, el objetivo típico es que
los pacientes entrenen con una BCI durante cierto tiempo, después del cual lograrán mejoras en su función motora. Estas mejoras se facilitan al establecer un vínculo asociativo entre las áreas del cerebro responsables de realizar el movimiento y el feedback periférico, que promueve la reorganización de los circuitos corticales y corticoespinales. Los protocolos más comunes para el entrenamiento son solicitar a los pacientes que intenten mover su extremidad paralizada (motor attempt), o pedirles que simulen mentalmente el movimiento (motor imagery) y facilitar esa acción con un exoesqueleto robótico o la estimulación eléctrica de los músculos.
Según esta misma empresa, los
comandos cerebrales también se pueden usar para controlar diferentes tipos de robots. Este nuevo tipo de interacción ha abierto un nuevo mundo de aplicaciones. Por ejemplo, las BCI no invasivas se han utilizado para controlar brazos y manos robóticos, robots de navegación autónomos, drones y sillas de ruedas.
En cuanto a mejora cognitiva, destacan las
técnicas de neurofeedback que crean un vínculo causal entre patrones cerebrales específicos y feedback positivo o negativo, facilitando la autorregulación de la actividad cerebral. Tal y como explican desde Bitbrain, gracias a los mecanismos de plasticidad cerebral, el neurofeedback puede usarse para producir cambios neuroplásticos duraderos en la función cerebral. La investigación neurocientífica ha proporcionado evidencia de marcadores cerebrales específicos de la función cognitiva (como la actividad alfa parieto-occipital), y varios estudios de neurofeedback se han dirigido a esos marcadores para facilitar la mejora cognitiva.
Desafíos por resolver
Sin embargo, a pesar de su inmenso potencial, la adopción generalizada de la tecnología BCI en entornos clínicos enfrenta varios desafíos. Desde
Prepints señalan algunos como la
necesidad de técnicas robustas de adquisición y procesamiento de señales, garantizar la seguridad y la privacidad del usuario, abordar consideraciones éticas y optimizar la capacitación y la adaptación del usuario.
Superar estos desafíos es crucial para liberar todo el potencial de la tecnología BCI en la atención médica y hacer realidad su promesa de atención personalizada y centrada en el paciente
