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近期，美國加州大學戴維斯分校醫學中心（UC Davis Health）開發出一款可將大腦訊號轉化為語音的腦機介面（brain-computer interface, BCI），且準確率為同類系統中最高，可達到97％。研究人員將感測器植入一名因肌萎縮側索硬化症（amyotrophic lateral sclerosis, ALS）、導致言語系統嚴重受損的男性大腦中，該名男子在系統啟動後的幾分鐘內就能夠傳達他想要說的話。目前這項結果已發表於《新英格蘭醫學雜誌》（New England Journal of Medicine, NEJM）中。

ALS會影響控制全身運動的神經細胞，導致患者逐漸喪失站立、行走和使用雙手的能力。此外，它也可能使患者失去對說話肌肉的控制，影響他們對語言的理解。研究團隊表示，這項新技術可以在使用者嘗試說話時解讀大腦的訊號，並將這些訊號轉換為文字投射於電腦螢幕上並朗讀出來，未來有機會幫助那些因癱瘓或ALS等神經系統疾病而無法說話的人恢復溝通能力。

儘管BCI技術在現階段已取得了一定的進展，但距離真正實現與ALS患者溝通交流還有一段路要走。由於目前BCI用於解釋大腦訊號的機器學習程式需要大量的時間和數據才能執行，因此解析的速度緩慢且容易出錯。但本次團隊開發出的BCI系統能達成即時的語音解碼，且能不斷進行系統更新以確保運作時的準確度。經系統解碼後的文字會顯示在螢幕上；此外，這項系統也能以患者發病之前的音訊樣本進行訓練，讓電腦朗讀時的聲音聽起來就像是患者原本的聲音。

在第一次語音資料訓練中，系統花了30分鐘解析出50個詞彙，單字準確率達99.6％。第二階段團隊將系統的潛在詞彙量增加到12萬5000個單字，訓練數據的時間只需額外再多1.4小時，BCI就能憑藉大幅擴展的詞彙量使單字準確率達90.2％。經過持續的資料收集，這款BCI的準確率大約落在97.5％。

在系統開發期間，團隊也招募了罹患ALS的45歲男性哈勒爾（Casey Harrell）參與BrainGate的臨床試驗。哈勒爾在入院時手臂、腿部無力（四肢輕癱），說出的話含糊難以理解（構音障礙），需要其他人輔助翻譯。去（2023）年7月，研究團隊在哈勒爾身上植入了研究性的BCI裝置，他們將四個微電極陣列放入哈勒爾大腦的左側中央前迴（precentral gyrus），也就是負責協調語言的大腦區域。這些植入的陣列，能夠記錄256個皮質電極的大腦活動。

團隊中的神經科學家斯塔維斯基（Sergey Stavisky）在新聞稿中解釋，他們確實藉此檢測到哈勒爾試圖活動肌肉和說話的行為。此外，團隊也記錄大腦向肌肉發送的指令，將這些大腦活動模式轉化為音素（phoneme，最小的語音單位，例如一個音節），再轉換成哈勒爾想說的話並朗讀。經過32週、84次的資料收集活動，哈勒爾總共在對話中使用BCI進行了超過248小時的面對面交流和視訊聊天。

這項BrainGate早期臨床試驗將持續進行，團隊成員也期望未來能成功開發出一款可以恢復患者的溝通和行動能力的BCI。

新聞來源
Yehya, N. A. (14 August 2024). New brain-computer interface allows man with ALS to ‘speak’ again. UC Davis Health, https://health.ucdavis.edu/news/headlines/new-brain-computer-interface-allows-man-with-als-tospeak-again/2024/0