Ein von Forschern entwickeltes Tool könnte eines Tages Menschen mit Aphasie ermöglichen, ihre Gedanken in geschriebenen Text zu übersetzen. Dieser Fortschritt in der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet Perspektiven, um die Kommunikation von Patienten mit Sprachstörungen zu verbessern.
Das Problem der Aphasie, von der jedes Jahr etwa 300.000 Menschen in Frankreich betroffen sind, ist gut bekannt: Es handelt sich um eine Beeinträchtigung der Fähigkeit zu sprechen und Sprache zu verstehen, oft infolge eines Schlaganfalls. Diese Unfähigkeit zu kommunizieren beeinträchtigt den Alltag der Patienten. Heute schlagen Forscher der Universität von Texas in Austin einen großen Fortschritt vor, indem sie KI nutzen, um die Gedanken der Patienten in Text zu übersetzen und so ihre Kommunikation mit ihrem Umfeld zu erleichtern.
Ein Tool zur Übersetzung der Gehirnaktivität
Dieses Tool, das von Alex Huths Team entwickelt wurde, basiert auf einem Gehirndecoder, der in der Lage ist, die Aktivität des Gehirns in fortlaufenden Text zu übersetzen. Bisher erforderte ein solches System ein 16-stündiges Training, während der Patient bewegungslos in einem Scanner lag und Podcasts hörte. Diese Einschränkung, die für Menschen mit Aphasie schwer zu ertragen war, wurde durch technologische Verbesserungen reduziert.
Die neue Version des Tools ermöglicht es, das Training in nur einer Stunde durchzuführen. Dank eines Algorithmus, der die Gehirnaktivität eines Patienten an die eines anderen anpassen kann, der als Modell für das Training des Decoders diente, ist der Prozess nun viel schneller und zugänglicher.
Gedanken jenseits der Sprache
Die Forscher haben beobachtet, dass der Decoder nicht direkt Sprache übersetzt. Tatsächlich ist die wahrgenommene Gehirnaktivität beim Empfang einer Geschichte, ob mündlich oder visuell, ähnlich. Dies bedeutet, dass dieser Decoder kognitive Repräsentationen erfasst, die nicht unbedingt mit Sprache verbunden sind, sondern mit breiteren, universellen Konzepten.
Bei diesen Arbeiten testeten die Forscher den Decoder mit Teilnehmern, indem sie Läsionen simulierten, die denen von Menschen mit Aphasie ähneln. Obwohl die Tests nicht mit echten Aphasiepatienten durchgeführt wurden, sind die Ergebnisse vielversprechend. Der Decoder konnte die Gedanken effektiv in Text übersetzen.
Eine Zukunft für Patienten mit Aphasie
Die Forscher sind zuversichtlich, dass diese Technologie nach weiteren Anpassungen bei Aphasiepatienten funktionieren kann. Kooperationen mit Aphasieexperten sind im Gange, um das Tool in realen Situationen zu testen.
Das Forscherteam arbeitet auch an der Optimierung der Schnittstelle, um sie so zugänglich wie möglich zu machen. Ihr Ziel ist es, das Tool nicht nur effektiv, sondern auch einfach für Menschen mit Sprachstörungen zu bedienen.
Diese Forschung stellt einen großen Schritt im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstellen dar, die versprechen, die Kommunikation für Menschen mit Aphasie viel flüssiger zu machen. Die Verkürzung der Trainingszeiten und die Verbesserung der Ergebnisse eröffnen erhebliche Perspektiven für die Zukunft.
Um mehr zu erfahren: Was ist Aphasie und wie beeinflusst sie die Kommunikation?
Aphasie ist eine Sprachstörung, die in der Regel auf Hirnschäden zurückzuführen ist. Sie führt zu Schwierigkeiten beim Sprechen, Verstehen von Sprache oder Schreiben, je nach betroffener Hirnregion. Diese Störung kann teilweise oder vollständig sein, was die Kommunikation für die Patienten zunehmend komplex macht.
Die Ursachen der Aphasie sind vielfältig und umfassen Schlaganfälle, Schädel-Hirn-Traumata oder neurodegenerative Erkrankungen. Infolgedessen können Betroffene erhebliche Beeinträchtigungen in ihrem Alltag erfahren, die oft therapeutische Unterstützung erfordern, um ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.
Die Behandlungen von Aphasie variieren je nach Schwere der Störung und können logopädische Rehabilitationen umfassen. Für viele Patienten bleibt jedoch eine vollständige Genesung schwierig, was die Bedeutung technologischer Hilfsmittel wie KI zur Verbesserung ihrer Kommunikation unterstreicht.
Autor des Artikels: Cédric DEPOND
Quelle: Current Biology