Los investigadores han desarrollado un dispositivo portátil, cómodo y lavable llamado Revoice que podría ayudar a las personas a recuperar la capacidad de comunicarse de forma natural y fluida después de un accidente cerebrovascular, sin necesidad de implantes cerebrales invasivos.
El dispositivo, cuyo desarrollo fue dirigido por investigadores de la Universidad de Cambridge, utiliza una combinación de sensores ultrasensibles e inteligencia artificial para decodificar señales de voz y señales emocionales para permitir que las personas con problemas de habla posteriores a un accidente cerebrovascular se comuniquen de forma natural.
El dispositivo Revoice, que se usa como un collar suave y flexible, captura el ritmo cardíaco del usuario y pequeñas vibraciones de los músculos de la garganta, y utiliza esas señales para reconstruir palabras y oraciones deseadas en tiempo real.
Las señales del dispositivo son procesadas por dos agentes de IA: uno reconstruye palabras a partir de fragmentos de habla pronunciada en silencio, mientras que el otro interpreta el estado emocional y la información contextual, como la hora del día o las condiciones climáticas, para expandir frases cortas en oraciones completas y expresivas.
En un pequeño ensayo con cinco pacientes con disartria, un tipo común de trastorno del habla tras un ictus, el dispositivo logró una tasa de error de palabras del 4,2 % y una tasa de error de oraciones de tan solo el 2,9 %. A diferencia de las tecnologías de asistencia del habla existentes, que a menudo requieren una introducción lenta letra por letra, seguimiento ocular o implantes cerebrales, el dispositivo Revoice proporciona una comunicación fluida en tiempo real, convirtiendo unas pocas palabras articuladas en oraciones completas y fluidas.
Sus resultados, publicados en la revista Nature Communications , podrían no solo tener implicaciones para la rehabilitación de accidentes cerebrovasculares, sino también ayudar a personas con afecciones como el párkinson y la enfermedad de la neurona motora. Los investigadores están planeando un estudio clínico en Cambridge para pacientes angloparlantes nativos con disartria para evaluar la viabilidad del sistema, que esperan lanzar este año.
Aproximadamente la mitad de las personas desarrollan disartria, o disartria combinada con afasia, tras un accidente cerebrovascular. La disartria es una afección física que causa debilidad en los músculos de la cara, la boca y las cuerdas vocales. Afecta a las personas de diferentes maneras, pero a menudo causa incapacidad para hablar con claridad, habla arrastrada o lenta, o frases cortas e inconexas en lugar de frases completas.
“Cuando las personas sufren disartria después de un ictus, puede ser extremadamente frustrante, ya que saben exactamente lo que quieren decir, pero les cuesta físicamente expresarlo, ya que las señales entre el cerebro y la garganta se han visto alteradas por el ictus”, afirmó el profesor Luigi Occhipinti, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Esa frustración puede ser profunda, no solo para los pacientes, sino también para sus cuidadores y familiares”.
La mayoría de los pacientes con accidente cerebrovascular y disartria trabajan con un logopeda para recuperar su capacidad de comunicación, principalmente mediante ejercicios de repetición de palabras, donde los pacientes repiten palabras o frases al logopeda. El tiempo de recuperación típico varía de unos pocos meses a un año o más.
“Los pacientes generalmente pueden realizar los ejercicios repetitivos después de un poco de práctica, pero a menudo tienen dificultades con las preguntas abiertas y las conversaciones cotidianas”, dijo Occhipinti. “Y como muchos pacientes recuperan la mayor parte o la totalidad del habla con el tiempo, no hay necesidad de implantes cerebrales invasivos, pero sí existe una gran necesidad de soluciones de habla más intuitivas y portátiles”.
Occhipinti y sus colegas desarrollaron el dispositivo Revoice como una solución de este tipo. Los sensores del dispositivo captan vibraciones sutiles de la garganta para detectar señales del habla y decodifican estados emocionales a partir de señales de pulso: un proxy simplificado pero eficaz. El dispositivo también utiliza un modelo de lenguaje grande y ligero (LLM) integrado para predecir oraciones completas, por lo que consume muy poca energía.
En colaboración con colegas en China, los investigadores llevaron a cabo un pequeño ensayo con cinco pacientes con ictus y disartria, así como con diez controles sanos. En el estudio, los participantes usaron el dispositivo y articularon frases cortas. Asintiendo dos veces, podían optar por convertir esas frases en oraciones utilizando el LLM integrado.
En un ejemplo, “Vamos al hospital” se convirtió en “Aunque se está haciendo un poco tarde, todavía me siento incómodo. ¿Podemos ir al hospital ya?”. Los sensores del dispositivo Revoice dedujeron que el usuario se sentía frustrado debido a su ritmo cardíaco elevado y que se estaba haciendo tarde. El LLM pudo usar estos datos para convertir tres palabras articuladas en una oración completa.
Los participantes del estudio reportaron un aumento del 55% en su satisfacción, lo que demuestra que el dispositivo podría ser un avance prometedor para ayudar a los pacientes con ictus a recuperar su capacidad de comunicación. Si bien se requerirán extensos ensayos clínicos antes de que el dispositivo esté ampliamente disponible, los investigadores esperan que futuras versiones del dispositivo incluyan capacidades multilingües, una gama más amplia de estados emocionales y un funcionamiento totalmente autónomo para el uso diario.
“Se trata de devolverles a las personas su independencia”, dijo Occhipinti. “La comunicación es fundamental para la dignidad y la recuperación”.
La investigación fue financiada en parte por el British Council, Haleon y el Consejo de Investigación en Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI).
Referencia:
Chenyu Tang, Shuo Gao, Cong Li et al. « Una garganta inteligente portátil permite el habla natural en pacientes con ictus y disartria ». Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-025-68228-9
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