Biliminsanları ilk kez konuşamayan felçli bir hastanın beyin dalgalarını kullanarak söylemek istediklerini bilgisayar ekranında cümlelere dönüştürdü.
KONUŞMA yetisini kaybeden felçli bir hastanın beyin dalgaları, yeni geliştirilen bir nöro-protez sayesinde anlamlı cümlelere çevrildi. Bilim dünyasında heyecan yaratan gelişme, ABD’nin California San Francisco Üniversitesi’nde (UCSF) ortaya çıktı. Hastanın beyindeki konuşma merkezine elektrotlar yerleştiren uzmanlar, geliştirdikleri algoritma sayesinde, sözcüklerini bilgisayar ekranına doğru bir şekilde aktarmayı başardı. Dünyada bir ilk olma özelliğini taşıyan araştırmanın sonuçları, İngiliz “New England Journal of Medicine” adlı bilimsel dergide yayımlandı.
Denemelere katılan ve adı ‘BRAVO1’ olarak açıklanan 36 yaşındaki felçli adam, 20 yaşında geçirdiği bir trafik kazası sonucu konuşma ve yürüme yetisini kaybetti. 16 yılı aşkın bir süredir konuşamayan BRAVO1, söz konusu çalışmanın denemeleri için gönüllü oldu ve iletişim kurabilmesi için, beynindeki konuşma merkezinin olduğu bölüme 130’a yakın elektrot yerleştirildi. Geliştirilen özel bir algoritma sayesinde de, BRAVO1’in kurmak istediği cümleler bilgisayar ekranına büyük ölçüde doğru bir biçimde yansıtıldı.
KISA CÜMLELERDE BAŞARILI
Çalışmanın başındaki isimlerden UCSF’ye bağlı nöroloji profesörü Edward Chang, “48 seans ve 22 saatlik beyin dalgaları kaydedildikten sonra hastanın söylemeye çalıştığı kelimelerden 50 setlik bir veri oluşturduk” dedi. Algoritmayı geliştirmek ve hastanın daha uzun cümleler kurabilmesi için önlerinde uzun bir yol olduğunu belirten Dr. Chang, 9 bin denemede algoritmanın kelimelerin yarısını doğru algıladığını ifade etti. Chang, şu an itibarıyla sistemin kısa cümlelerle daha akıcı çalıştığını söyledi.
Bu çalışmanın felçli hastalar üzerindeki geçmiş çalışmalardan farkı, sadece kelimeleri tahmin etmekle kalmaması, aynı zamanda hızlı ve organik bir iletişimi mümkün kılması. Araştırmanın baş yazarlarından UCSF’li David Moses ise, felçli deneğin düşünmesinin ardından kelimelerin ekrana düşmesinin yalnızca üç ile dört saniye sürdüğünü belirterek, “Bu, bu bir insanın ağzıyla olağan yanıt verme süresinden daha hızlı” dedi.