Sensor similar a la piel permite a pacientes con ELA comunicarse mediante pequeños movimientos faciales

Las personas con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) sufren un declive gradual en su capacidad para controlar sus músculos. Como resultado, a menudo pierden la capacidad de hablar, lo que dificulta la comunicación con otros. Un equipo de investigadores ha diseñado un dispositivo elástico, similar a la piel, que puede adherirse a la cara de un paciente para medir pequeños movimientos como un espasmo o una sonrisa. Usando este enfoque, los pacientes podrían comunicar una variedad de sentimientos con pequeños movimientos que son medidos e interpretados por el dispositivo.

Los investigadores esperan que el dispositivo permita a los pacientes comunicarse de una manera más natural, sin tener que lidiar con equipos voluminosos. El sensor wearable, suave y desechable, es delgado y puede camuflarse con maquillaje para coincidir con cualquier tono de piel, haciéndolo discreto. La versión inicial del dispositivo se probó en dos pacientes con ELA y mostró que podía distinguir con precisión tres expresiones faciales diferentes —sonrisa, boca abierta y labios fruncidos.

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

El equipo usó un proceso llamado correlación de imagen digital en voluntarios sanos para ayudarles a seleccionar las ubicaciones más útiles para colocar el sensor. Pintaron un patrón aleatorio de puntos blanco y negro en la cara y luego tomaron muchas imágenes del área con múltiples cámaras mientras los sujetos realizaban movimientos faciales como sonreír, contraer la mejilla o articular la forma de ciertas letras. Las imágenes fueron procesadas por software que analiza cómo se mueven los pequeños puntos en relación entre sí para determinar la cantidad de tensión experimentada en una sola área.

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

Basándose en estos movimientos faciales detectables, se podría crear una biblioteca de frases o palabras para corresponder a diferentes combinaciones de movimientos. Técnicamente, se podrían crear miles de mensajes. La información del sensor se envía a una unidad de procesamiento portátil que la analiza usando el algoritmo entrenado para distinguir movimientos faciales. En el prototipo actual, esta unidad está conectada por cable al sensor, pero la conexión también podría ser inalámbrica para un uso más fácil.

Además de ayudar a los pacientes a comunicarse, el dispositivo también podría usarse para rastrear la progresión de la enfermedad de un paciente o para medir si los tratamientos que reciben están teniendo algún efecto.