Dorian Abad Tovar Díaz, magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional (UNAL), creó VocalEyes, un software basado en inteligencia artificial, que traduce los movimientos oculares y capaz de transmitir mensajes con una precisión del 99 %. ¿Dónde se aplicaría?
Según la agencia de noticias UNAL, este software de bajo costo que podría impactar a personas que padecen esclerosis lateral amiotrófica (ELA) avanzada. Cabe mencionar que esta enfermedad del sistema nervioso debilita el control de los músculos hasta hacerle perder al paciente la capacidad de movimiento de diferentes partes del cuerpo, incluida el habla.
El investigador colombiano desarrolló VocalEyes con apoyo de tecnología “videooculografía”, es decir, el sistema utiliza técnicas de visión por computadora para capturar y clasificar los movimientos oculares del paciente, los cuales se traducen en mensajes a través del sistema de comunicación Vocal Eyes.
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Tovar, explica que “el método de clasificación se divide en cuadrantes y movimientos direccionales que les permiten a los pacientes formar mensajes mediante la combinación de estos. La información recopilada se procesa a través de un modelo de red neuronal convolucionalInception-v3, especialmente diseñado para clasificar con precisión los movimientos oculares”.
Por ejemplo, si el paciente quiere decir algo común como “hola”, deberá mover sus ojos como si estuviera “dibujando” la palabra letra por letra, y el programa las va reconociendo y recopilando hasta arrojar el mensaje completo.
“El algoritmo de aprendizaje profundo empleado en este desarrollo alimenta a otro software que ayuda en la tarea de clasificar, es decir, toma ese resultado del modelo de clasificación y determina cómo se comunicará la persona”, asegura el ingeniero.
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Para entrenar el sistema contó con un conjunto de imágenes sintéticas generadas por la herramienta UnityEyes, las cuales, según el experto, “garantizaron un alto nivel de precisión”.
“VocalEyes logra una precisión del 99 % en la transmisión de cada mensaje, con una tasa de acierto del 99,3 % en los movimientos realizados”, agrega.
Aunque el mismo investigador realizó la fase inicial de pruebas, ahora está buscando expandirlas a pacientes reales con estas características particulares para ajustarlo y mejorar aún más el software según las necesidades específicas de los usuarios.
El magíster Tovar espera facilitar la comunicación no solo de las personas que enfrentan el síndrome de enclaustramiento propio de la ELA –que pierden gran parte de sus capacidades–, sino también abrir nuevas posibilidades para mejorar la calidad de vida de estos pacientes en general.
“El acceso a una herramienta de comunicación efectiva tendría un impacto significativo en la autonomía y la conexión emocional de estas personas”, manifiesta el magíster.
Imagen: iLexx
