Una persona puede perder la voz (disfonía) por un resfriado, por hablar constantemente como profesor, por cantar a todo pulmón en un concierto o por 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 se interrumpen los impulsos nerviosos que llegan a la laringe. Esto resulta en una parálisis crónica de los músculos de las cuerdas vocales.
La parálisis de las cuerdas vocales puede dificultar el habla e incluso la respiración. Esto se debe a que las cuerdas vocales no sólo producen sonido, sino que también protegen las vías respiratorias al evitar que la comida, la bebida e incluso la saliva entren en la tráquea y provoquen que se ahogue. Las posibles causas de la parálisis de las cuerdas vocales incluyen ciertos cánceres, daño a los nervios durante la cirugía, lesiones de la columna cervical e incluso infecciones virales graves.
Sin embargo, hay esperanza para las personas que han perdido la voz de forma crónica o permanente: un nuevo dispositivo adhesivo portátil 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 colocar en la piel fuera de la garganta para ayudar a las personas con cuerdas vocales disfuncionales a recuperar la función de la voz. El invento acaba de ser divulgado en la prestigiosa revista Comunicaciones de la naturaleza titulado “Hablar sin cuerdas vocales utilizando un sistema de detección y actuación portátil asistido por aprendizaje automático”.
El sistema bioeléctrico, desarrollado por el profesor Jun Chen de la Escuela de Ingeniería Samueli de UCLA y sus colegas, es capaz de detectar el movimiento en los músculos de la laringe de una persona y traducir esas señales en voz audible con la ayuda de 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 (crédito: REUTERS/Lucy Nicholson)
Este avance es el último de los esfuerzos de Chen para ayudar a las personas con discapacidades. Su equipo desarrolló previamente un guante portátil capaz de traducir el lenguaje de señas americano (ASL) al inglés en tiempo real para ayudar a los usuarios de ASL a comunicarse con aquellos que no saben señas.
El diseño del parche.
El pequeño y nuevo dispositivo parecido a un parche consta de dos componentes. Uno, un componente sensor autoalimentado, detecta y convierte señales generadas por movimientos musculares en señales eléctricas analizables de alta fidelidad. Estas señales eléctricas luego se traducen en señales de voz mediante un algoritmo de aprendizaje automático. El otro, un componente de actuación, convierte esas señales del habla en la expresión de voz deseada.
Cada uno de los dos componentes contiene dos capas: una capa de polidimetilsiloxano (PDMS), un compuesto de silicona biocompatible con propiedades elásticas, y una capa de inducción magnética hecha de bobinas de inducción de cobre. Intercalada entre los dos componentes hay una quinta capa que contiene PDMS mezclado con microimanes, 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 éste es modificado por fuerzas mecánicas (en este caso, el movimiento de los músculos laríngeos). Las bobinas de inducción serpentinas integradas en las capas magnetoelásticas ayudan a generar señales eléctricas de alta fidelidad con fines de detección.
El dispositivo, que mide tres centímetros de cada lado, pesa unos siete gramos y tiene sólo 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 prevalecen en todas las edades y grupos demográficos; Las investigaciones han demostrado que casi un tercio de las personas experimentarán al menos uno de estos trastornos a lo largo de su vida. Sin embargo, con enfoques terapéuticos, como las intervenciones quirúrgicas y la terapia de la voz, la recuperación de la voz puede durar de tres meses a un año, y algunas técnicas invasivas requieren un período significativo de descanso obligatorio de la voz después de la cirugía.
“Las soluciones existentes, como los dispositivos de electrolaringe portátiles y los procedimientos de punción traqueoesofágica, pueden resultar poco prácticos, invasivos o incómodos”, afirmó Chen, que ha sido nombrado uno de los investigadores más citados del mundo durante cinco años consecutivos. “Este nuevo dispositivo presenta una opción portátil 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 de los trastornos de la voz”.
Los investigadores probaron la tecnología portátil en ocho adultos sanos en sus experimentos. Recolectaron 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 cuán preciso es el sistema al hacer que los participantes pronunciaran cinco oraciones, tanto en voz alta como en silencio, incluido “Hola, Rachel, ¿cómo estás hoy?” ¡y te amo!” La precisión de predicción general del modelo fue del 94,68%, con la señal de voz de los participantes amplificada por el componente de actuación, lo que demuestra que el mecanismo de detección reconoció su señal de movimiento laríngeo y coincidió con la oración correspondiente que los participantes deseaban decir.
De cara al futuro, el equipo de investigación tiene previsto seguir ampliando el vocabulario del dispositivo mediante el aprendizaje automático y probarlo en personas con trastornos del habla.
2024-03-17 07:51:28
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