Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) diseñó un dispositivo elástico, similar a la piel, que se puede conectar a la cara de un paciente esclerosis lateral amiotrófica (ELA) para ayudarles a comunicarse al medir los pequeños movimientos faciales en pacientes que han perdido la capacidad de hablar.

Con este sistema, ellos podrían comunicar una variedad de sentimientos, como "Te quiero" o "Tengo hambre", con pequeños movimientos que son medidos e interpretados por el dispositivo, según publican en la revista Nature Biomedical Engineering.

Los investigadores esperan que su nuevo dispositivo permita a los pacientes comunicarse de una manera más natural, sin tener que lidiar con equipos voluminosos. El sensor portátil es fijo y se puede camuflar con maquillaje para que coincida con cualquier tono de piel, lo que lo hace discreto.

"Nuestros dispositivos no solo son maleables, blandos, desechables y livianos, sino que también son visualmente invisibles -xplica Canan Dagdeviren, el profesor asistente de desarrollo de la carrera de electrónica de LG de las Artes y Ciencias de los Medios de Comunicación en el MIT--. Puedes camuflarlo y nadie pensaría que tienes algo en la piel".

Los investigadores probaron la versión inicial de su dispositivo en dos pacientes con ELA (una mujer y un hombre, para el equilibrio de género) y demostraron que podía distinguir con precisión tres expresiones faciales diferentes: sonrisa, boca abierta y labios fruncidos.

El modelo de Stephen Hawking

El laboratorio de Dagdeviren, el grupo de decodificadores conformables, se especializa en el desarrollo de dispositivos electrónicos conformables (flexibles y estirables) que pueden adherirse al cuerpo para una variedad de aplicaciones médicas. Se interesó en trabajar en formas de ayudar a los pacientes con trastornos neuromusculares a comunicarse después de conocer a Stephen Hawking en 2016, cuando el físico la Universidad de Harvard y Dagdeviren era miembro junior de la Sociedad de Becarios de Harvard.

Hawking, quien falleció en 2018, sufría de una forma de ELA de progresión lenta. Pudo comunicarse usando un sensor infrarrojo que podía detectar tics en su mejilla, que movía un cursor a través de filas y columnas de letras. Si bien es efectivo, este proceso podría llevar mucho tiempo y requerir un equipo voluminoso.

Otros pacientes con ELA utilizan dispositivos similares que miden la actividad eléctrica de los nervios que controlan los músculos faciales. Sin embargo, esta solución también requiere equipos engorrosos y no siempre es preciso.

"Estos dispositivos son muy duros, planos y cuadrados, y la fiabilidad es un gran problema. Es posible que no obtenga resultados consistentes, incluso de los mismos pacientes en el mismo día", explica Dagdeviren.

La mayoría de los pacientes con ELA también eventualmente pierden la capacidad de controlar sus extremidades, por lo que teclear no es una estrategia viable para ayudarlos a comunicarse. El equipo del MIT se propuso diseñar una interfaz portátil que los pacientes pudieran usar para comunicarse de una manera más natural, sin el voluminoso equipo requerido por las tecnologías actuales.

Sensores piezoeléctricos

El dispositivo que crearon consta de cuatro sensores piezoeléctricos incrustados en una fina película de silicona. Los sensores, que están hechos de nitruro de aluminio, pueden detectar la deformación mecánica de la piel y convertirla en un voltaje eléctrico que se puede medir fácilmente. Todos estos componentes son fáciles de producir en masa, por lo que los investigadores estiman que cada dispositivo costaría alrededor de $ 10.

Los investigadores utilizaron un proceso llamado correlación de imágenes digitales en voluntarios sanos para ayudarlos a seleccionar las ubicaciones más útiles para colocar el sensor. Pintaron un patrón de motas en blanco y negro al azar en la cara y luego tomaron muchas imágenes del área con múltiples cámaras mientras los sujetos realizaban movimientos faciales como sonreír, mover la mejilla o articular la forma de ciertas letras. Las imágenes fueron procesadas por un software que analiza cómo se mueven los pequeños puntos entre sí, para determinar la cantidad de tensión experimentada en una sola área.

"Teníamos sujetos que realizaban diferentes movimientos y creamos mapas de tensión de cada parte de la cara -relata la licenciada Rachel McIntosh-. Luego miramos nuestros mapas de deformación y determinamos en qué parte de la cara estábamos viendo un nivel de deformación correcto para nuestro dispositivo, y determinamos que ese era un lugar apropiado para colocar el dispositivo para nuestras pruebas".

Algoritmo

Los investigadores también utilizaron las mediciones de las deformaciones de la piel para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para distinguir entre una sonrisa, la boca abierta y los labios fruncidos. Usando este algoritmo, probaron los dispositivos con dos pacientes con ELA y pudieron lograr aproximadamente un 75 por ciento de precisión para distinguir entre estos diferentes movimientos. La tasa de precisión en sujetos sanos fue del 87 por ciento.

Sobre la base de estos movimientos faciales detectables, se podría crear una biblioteca de frases o palabras para corresponder a diferentes combinaciones de movimientos, dicen los investigadores.

"Podemos crear mensajes personalizables basados en los movimientos que puede hacer -avanza Dagdeviren-. Técnicamente, puede crear miles de mensajes que en este momento ninguna otra tecnología está disponible para hacer. Todo depende de la configuración de su biblioteca, que puede diseñarse para un paciente o grupo de pacientes en particular".

La información del sensor se envía a una unidad de procesamiento portátil, que la analiza utilizando el algoritmo que los investigadores entrenaron para distinguir entre los movimientos faciales. En el prototipo actual, esta unidad está conectada al sensor, pero la conexión también podría hacerse inalámbrica para facilitar su uso, dicen los investigadores.

Los investigadores han solicitado una patente sobre esta tecnología y ahora planean probarla con más pacientes. Además de ayudales a comunicarse, el dispositivo también podría usarse para rastrear la progresión de la enfermedad de un paciente, o para medir si los tratamientos que están recibiendo están teniendo algún efecto, dicen los investigadores. (I)