Gedanken in Sprache umsetzen für Menschen mit Behinderungen

Einer Gruppe von Wissenschaftlern ist es gelungen, Gehirnaktivität mit einer Genauigkeit von bis zu 74 Prozent in Worte zu übersetzen. Dieser Durchbruch ermöglicht Menschen mit schweren Sprachbehinderungen die Kommunikation.

Dieser Durchbruch, der von der Stanford University in Kalifornien (USA) vorangetrieben und diesen Donnerstag in der Fachzeitschrift Cell veröffentlicht wurde , könnte Menschen, die nicht sprechen können, dabei helfen, mithilfe von Brain-Computer-Interface-Technologien (BCI) leichter zu kommunizieren.

„Dies ist das erste Mal, dass wir verstehen konnten, wie die Gehirnaktivität aussieht, wenn man nur ans Sprechen denkt“, sagt die Hauptautorin Erin Kunz von der Stanford University.

„Menschen mit schweren motorischen und sprachlichen Behinderungen könnten BCIs, die in der Lage sind, innere Sprache zu entschlüsseln, dabei helfen, viel einfacher und natürlicher zu kommunizieren“, erklärt er.

Gehirn-Computer-Schnittstellen

BCIs sind ein Hilfsmittel für Menschen mit Behinderungen. Mithilfe von Sensoren, die in die für die Bewegung zuständigen Hirnregionen implantiert werden, entschlüsseln diese Systeme bewegungsbezogene Nervensignale und wandeln sie in Aktionen um , beispielsweise in die Bewegung einer Handprothese.

Bei gelähmten Menschen waren einige BCIs in der Lage, die Gehirnaktivität von Benutzern, die versuchten, laut zu sprechen, zu interpretieren, indem sie die entsprechenden Muskeln aktivierten und „aufschrieben“, was sie sagen wollten .

Aber in diesen Fällen ist der Versuch zu sprechen für Menschen mit eingeschränkter Muskelkontrolle ermüdend und langsam , selbst wenn Systeme die Augenbewegungen der Benutzer verfolgen, um Wörter einzugeben.

In diesen Fällen wäre es gut zu prüfen, ob BCIs die innere Sprache entschlüsseln könnten: „Wenn man nur an die Sprache denken muss, anstatt zu versuchen, sie auszusprechen, ist es für diese Menschen möglicherweise einfacher und schneller “, sagt Benyamin Meschede-Krasa, Co-Seniorautor und Forscher in Stanford.

Um das herauszufinden, zeichneten sie die neuronale Aktivität von Mikroelektroden auf, die in den Motorkortex – eine für die Sprache zuständige Gehirnregion – von vier Menschen mit schwerer Lähmung aufgrund von amyotropher Lateralsklerose (ALS) oder einem Hirnstamminfarkt implantiert wurden.

Anschließend baten sie die Teilnehmer, entweder zu versuchen, eine Reihe von Wörtern zu sprechen, oder sich vorzustellen, sie auszusprechen. Dabei stellten sie fest, dass sowohl der versuchte Sprechversuch als auch das innere Sprechen überlappende Gehirnregionen aktivierten und ähnliche Muster neuronaler Aktivität hervorriefen, obwohl das innere Sprechen insgesamt eine schwächere Aktivierungsintensität aufwies.

Mithilfe interner Sprachdaten trainierte das Team KI-Modelle zur Interpretation imaginärer Wörter. In einer Proof-of-Concept-Demonstration war das BCI in der Lage, imaginäre Phrasen aus einem Vokabular von bis zu 125.000 Wörtern mit einer Genauigkeit von 74 Prozent zu dekodieren .

Das BCI war auch in der Lage, innere Sprache zu erfassen, die manche Teilnehmer nie hätten sagen sollen, beispielsweise Zahlen, wenn sie aufgefordert wurden, die rosa Kreise auf dem Bildschirm zu zählen.

Das Team stellte außerdem fest, dass Sprachversuche und inneres Sprechen zwar ähnliche Muster neuronaler Aktivität im Motorkortex erzeugten, sich jedoch ausreichend voneinander unterschieden, um zuverlässig voneinander unterschieden werden zu können.

Für den Stanford-Forscher Frank Willett, Hauptautor des Artikels, können Forscher diese Unterscheidung nutzen, um BCIs zu trainieren, die innere Sprache vollständig zu ignorieren.

Das Team demonstrierte außerdem einen passwortgesteuerten Mechanismus, der das BCI daran hindert, interne Sprache zu entschlüsseln, sofern es nicht vorübergehend mit einem ausgewählten Schlüsselwort entsperrt wird.

In ihrem Experiment konnten Benutzer an den Satz „Tschitti Tschitti Bäng Bäng“ denken, um die Dekodierung der inneren Sprache zu starten. Das System erkannte das Passwort mit einer Genauigkeit von über 98 %.

„BCIs haben eine rosige Zukunft. Diese Arbeit gibt Anlass zu echter Hoffnung, dass Sprach- BCIs eines Tages die Kommunikation wieder so flüssig, natürlich und angenehm wie eine Konversation machen können“, betont Willett.

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OB