Apuntes sobre Brain-Computer Interface (y VIII): Ética

Y con éste, llegamos al final de la serie de ocho posts dedicados a los aspectos más básicos del BCI ('Brain Computer Interface') y que he ido publicando en las últimas semanas, recogiendo para ello la información más básica contenida en el libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao.

Y cerramos la serie revisando los aspectos y debates éticos ligados a estas tecnologías. 

El autor agrupo las temáticas relacionadas con la ética, en cinco bloques:

• Problemáticas médicas, de salud y seguridad ('safety')
• Abuso
• Seguridad ('security') y privacidad
• Problemáticas legales
• Problemáticas morales y de justicia social

Veámoslos un poco más despacio.

Problemáticas médicas, de salud y seguridad ('safety')

Una primera llamada de atención que hace el autor es la necesidad de equilibrar riesgos con beneficios, dado que los sistemas BCI no están exentos de problemáticas e incertidumbres. Rao compara este punto con la situación que se produce en el caso de trasplante de órganos y apunta, eso si, que los hospitales suelen tener protocolos claros para saber cuando tiene sentido, por ejemplo, realizar un implante coclear o usar DBS ('Deep Brain Stimulation').

En el caso específico de BCI, además, existe otro equilibro a llevar a cabo entre el uso de técnicas invasivas o no invasivas. Para usar las primeras, mucho más agresivas y con mayores riesgo, debe de estar justificado por los beneficios adicionales que se espera obtener.

Un aspecto adicional a tener en cuenta es la obligatoriedad del consentimiento informado, algo que, al menos en España, nos resulta natural. Sin embargo, en el caso de BCI hay que tener en cuenta que, como vimos al hablar de aplicaciones asistenciales e incluso al revisar las técnicas, algunas de las aplicaciones se refieren a pacientes con limitaciones cognitivas o de comunicación, con lo cual puede ser cuestionable ese consentimiento o quién debería concederlo.

Abuso

Quizá, una de las áreas que más pueden asustar respecto al BCI, como ocurre con otras tecnologías, es el uso abusivo o incluso militar o criminal.

Piénsese que podría incluso llegar a ser posible la interceptación de señales cerebrales conduciendo a posibilidades tan inquietantes como:

• Lectura de la mente ('brain tapping'): Potencialmente podrían detectarse y registrarse los pensamientos, reflexiones y creencias de una persona y ser utilizados con fines comerciales, criminales, terroristas o de espionaje.


• Coerción ('mind control'): Usando la estimulación, podría llegarse a obligar a una persona a realizar acciones cuestionables.


• Manipulación de la memoria: Igualmente, las capacidades de estímulo podrían llegar a usarse para borrar porciones selectivas de memoria, escribir y, realizar una suerte de 'lavado de cerebro'.


• Virus: Se podrían llegar a generar un tipo especial de virus capaz de provocar discapacidades o manipulación cognitiva.

El autor indica también la posibilidad de derivar los métodos de detección de mentiras hacia otros manipulados que alinearan el resultado a favor o en contra del 'acusado'.

Hago un apunte personal respecto a estos riesgos y es que, hasta donde yo percibo el estado del arte actual de BCI, no me parece que ninguno de los abusos mencionados arriba sea técnicamente posible en este momento ni probablemente a corto plazo, salvo, quizá, en algún caso, de manera muy burda y poco realista.

Aún así, la puerta está abierta y los avances en ciencia y tecnología podrían convertir esos escenarios en reales. 

Seguridad ('security') y privacidad

Incluso sin llegar a situaciones de abuso, es necesario preguntarse qué tipos de datos es lícito obtener mediante BCI, qué datos es lícito registrar y para qué usos.

Se apunta también, por motivos de seguridad, el interés de utilizar técnicas de criptografía para proteger estas informaciones de usos maliciosos.

A pesar de la particularidad tecnológica de BCI y de los datos que emplea, en el fondo, como problemática ética no es muy diferente de la que afecta a la privacidad en general en el mundo digital y algorítmico.

Problemáticas legales

Parece claro, que existen multitud de aspectos y detalles legales que antes o después (mejor antes) deben ser abordados, determinando qué actividades relacionadas con BCI son legales y cuáles no.

Surgen de forma similar a como ocurre en el caso de la inteligencia artificial y la robótica, la problemática de la responsabilidad en el sentido legal ('liability') en el caso de algún tipo de mal funcionamiento o daño producido por un sistema BCI (¿el fabricante?¿el médico?¿el usuario?...).

Problemáticas morales y de justicia social

Aparte de los anteriores, problemas quizá de naturaleza más clara, existen otras cuestiones algo más filosóficas.

Algunos personas de la comunidad de sordos rechazan por ejemplo, según nos indica Rao, los implantes cocleares por considerar que su sordera no es una discapacidad y por tanto plantean el problema de si la sordera debe ser considerada enfermedad y precisa tratamiento.

Una problemática muy importante es la del mejoramiento humano ('augmentation'). La inclusión de nuevas capacidades cerebrales y cognitivas podría significar una redefinición o reconsideración de lo que significa ser humano. 

Pero, además, introduce una potencial y muy preocupante posibilidad de brecha social entre aquellas personas que tuvieran la posibilidad (normalmente económica) de acceder a esas capacidades aumentadas y las que no, pudiendo crecer de manera drástica y muy profunda las desigualdades.

Se apunta también que la eventual implantación de algunas de estas capacidades cognitivas aumentadas debería tener lugar, para ser efectiva, en edades muy tempranas, con lo que surge la cuestión si los padres pueden decidir o no sobre la alteración tan significativa de las capacidades y casi naturaleza de su hijo.

Conclusiones

Con este post, cerramos, pues, la serie dedicada a BCI ('Brain Computer Interface'). 

Han sido, como reza su título, unos meros apuntes, sencillos, a partir de una lectura de un libro pero creo que, aunque sea de manera superficial, recoge una panorámica de qué es el BCI, lo que aporta y puede aportar y también las problemáticas que lleva aparejadas.

Una tecnología fascinante y poderosa, casi con tintes futuristas, pero que, precisamente por ese poder que exhibe, implica una enorme responsabilidad.

¿Seremos capaces de ser responsables? 

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (VII): Casos de uso asistenciales
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (VI): Casos de uso no asistenciales
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (V): Técnicas de estimulación
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (IV): Técnicas no invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (VII): Casos de uso asistenciales

Este es ya, el penúltimo de los posts que estoy dedicando a los aspectos fundamentales de la disciplina del BCI ('Brain-Computer Interface'), una serie que se basa en los contenidos del libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao, resumiendo

En esta ocasión, este post completa la visión sobre las aplicaciones y casos de uso del BCI que iniciamos con el post anterior en que abordamos los usos no médicos o no asistenciales.

En esta artículo revisaremos brevemente algunos de los usos médicos o asistenciales. Es importante a ese respecto reconocer que éste fue el origen y seguramente todavía el campo fundamental de la aplicación de BCI porque, como bien nos recuerda el propio Rao

The field of brain-computer interfacing originated with the goal of helping paralyzed and the disabled.

Resulta oportuno, en estos tiempos en que parece que, quizá debido a los anuncios mediáticos de Elon Musk con su Neuralink, quizá debido a apuestas transhumanistas, el BCI pueda asustar, no del todo injustificadamente. Hay que recordar, pues, que su objetivo principal es más que loable: ayudar a paralíticos y discapacitados.

Con esa idea en mente, repasemos seis casos de uso que nos describe Rao en su libro.

 

Restauración sensorial

Ya vimos al hablar de técnicas de estimulación, que una de las aplicaciones más exitosas del BCI son los implantes cocleares que caerían dentro del ámbito de la restauración sensorial, en concreto, auditiva. También vimos, aunque gozando de un menor avance, cómo también hay soluciones para la restauración de la visión mediante implantes retinales y corticales.

Menos interés parece existir por la restauración olfativa o del gusto, en parte porque la proporción de población afectada por pérdida de gusto u olfato es mucho menor. 

En el caso del tacto, la necesidad de BCI es menor porque se dispone de otras alternativas. No obstante existe cierto interés de cara a ciertos casos que se dan en paralíticos o personas con amputaciones para poder percibir los objetos que tocan o cogen mediante dispositivos prostéticos. 

Restauración motora

Es uno de los impulsores del BCI: la creación de dispositivos prostéticos (a los que nos referíamos a propósito de la restauración sensorial) controlables mediante señales neuronales. En concreto, hay buenas experiencias en el caso de brazos robóticos controlados mediante nervios intactos.

Más complejo es el control de prótesis de extremidades inferiores. Problemáticas como la de la estabilidad y el equilibrio no son sencillas de abordar por el momento.

Restauración cognitiva

BCI se podría usarse para el tratamiento de una buena cantidad de desórdenes cognitivos como las convulsiones. La idea sería intentar detectarlas proactivamente y proporcionar o fármacos o estímulos del nervio vago para apciguarlas.

Ya vimos también el uso de DBS (''Deep Brain Stimulation') para el tratamiento de temblores asociados al Parkinson o para aliviar la depresión.

Y, finalmente, y aunque se trata sólo de una posibilidad, se decir que trabaja también en la restauración de la memoria para casos de pacientes afectados por Alzheimer.

Rehabilitación

Otro uso potencial de BCI es en la rehabilitación de pacientes que se recuperan de un ACV, de cirugía, etc

Restauración de la comunicación mediante interfaz de usuario (cursores y menús)

Y otra aplicación de BCI es el uso por parte de pacientes que sufren un deterioro progresivo de sus capacidades motoras debido a enfermedades como la ELA (Esclerosis Lateral Amiotrófica). 

Una de las formas de ayudar es usar impulsos nerviosos para mover un cursor en un sistema de menús o para la selección de letras para deletrear palabras. Se trata, de todas formas, de dos opciones de comunicación que son lentas y tediosas para el propio paciente.

Para superarlo, se intenta interaccionar con los centros del habla en el cerebro. Se ha conseguido en este respecto algún éxito aún modesto en la decodificación de fonemas a partir de impulsos nerviosos.

Sillas de ruedas controladas con el cerebro

El último caso de uso que nos presenta Rao en su libro es el de sillas de ruedas controladas mediante el cerebro. 

Las personas necesitadas de sillas de ruedas pueden, en algunos casos, manejarlas usando partes de su cuerpo intactas o mediante comandos de voz, pero existen trabajos de investigación para un control mediante el cerebro.

En ese sentido, existen varios enfoques y algunos avances pero de momento insuficientes debido en buena medida a la indisponibilidad de equipos EEG o similares, portátiles, fiables y fáciles de utilizar. 

Sólo nos queda un paso

Cerramos con esto la austera revisión de algunos caso de uso de BCI.

Y, para terminar esta serie, sólo queda un post, para el cual es bueno haber visto estas aplicaciones, especialmente de las que nos acabamos de ocupar, porque, en el último post de esta serie, hablaremos de ética en relación con BCI, de neuroética y neuroderechos. 

 

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (VI): Casos de uso no asistenciales
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (V): Técnicas de estimulación
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (IV): Técnicas no invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (VI): Casos de uso no asistenciales

En este post avanzamos un poco más en el recorrido que estamos realizando por los fundamentos del BCI ('Brain-Computer Interface').

Pero hoy hacemos un pequeño 'cambio de tercio'. Si en los cuatro últimos posts el foco eran más las técnicas y la tecnología, en este artículo y el que sigue, vamos a revisar aplicaciones y casos de uso. Y todo ello, y como ha sucedido en toda la serie, basándonos en el contenido del libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao, resumiendo y comentando brevemente su contenido.

Una buena parte de las aplicaciones de BCI se dedican al ámbito médico, asistencial y rehabilitador. Este tipo de casos de uso serán objeto del siguiente post, pero BCI también encuentra variedad de casos de uso en todo tipo de sectores fuera de ese ámbito asistencial o médico. Es por esos casos de uso no asistenciales por los que vamos a comenzar.

Y nos vamos a encontrar algunos casos de uso más o menos previsibles, pero también un puñado de ellos sorprendentes y que nos acercan a la ciencia ficción.

Vamos a verlos

Casos de uso

En el libro citado, Rao identifica hasta trece casos de uso o tipología de casos de uso, que explica y comenta con detalles científicos y técnicos y no con mucha profundidad pero tampoco de manera superficial. Nosotros, en este artículo, vamos a hacer poco más que enunciarlos para tener una panorámica sencilla y entender dónde se puede aplicar BCI.

Estos son los trece casos de uso identificados:

• Navegación web y en mundos virtuales: Un primer uso, que probablemente en algún caso se podría usar a nivel asistencial, es la navegación por la web. Es posible detectar y usar la intención de una persona de mover un cursor por pantalla y 'pinchar' en un enlace. Y no sólo en la web, también se han realizado experimentos con éxito de navegación en Google Earth o en entornos virtuales usando señales de electro encefalografía (EEG). Al hilo de esto se me ocurre pensar y sugerir un eventual uso de una interfaz evolucionada de este tipo en un metaverso aún por llegar. 


• Avatares robóticos: Es lo que se denomina también telepresencia controlada por el cerebro ('brain-controlled telepresence'), es decir, se trata del control mediante la mente de esos avatares robóticos remotos. Una de las líneas de trabajo es, por ejemplo, el desarrollo de robots asistenciales controlados por la mente. Ha habido experimentos exitosos usando de nuevo electroencefalografía para dar órdenes a un robot humanoide al que se le podían transmitir dos tipos de instrucciones: coger un objeto de entre varios y llevar ese objeto a algún lugar entre varios posibles. Pero ha habido también experiencias para añadir más órdenes posibles al robot.


• Búsqueda de altas prestaciones en imágenes: En este caso se intenta aprovechar las grandes capacidades del cerebro humano en el procesamiento de imágenes para búsquedas rápidas en grandes bancos de imágenes.


• Detección de mentiras y otras aplicaciones legales: Se trata de una aplicación no exenta de polémica y que, de alguna forma, reemplaza al tradicional polígrafo. Consiste, como en ese caso, de detectar mentiras o conocimiento culpable. Por supuesto, y como en el caso del polígrafo, la hipótesis subyacente es que la mentira, o el auto-reconocimiento de culpabilidad, producen manifestaciones fisiológicas (mentales en nuestro caso) diferenciadas de las situaciones de verdad o inocencia. Se han hecho experiencias e incluso comercializado soluciones basadas en electroencefalografía aunque no exentas de críticas y presuntas debilidades como poder ser sensibles a 'contramedidas' por parte de la persona 'investigada'.


• Monitorización de la atención: Un uso que considero muy útil es la detección del nivel de atención cuando se realizan tareas críticas como puede ser, simplemente, la conducción, pero que podría encontrar cierta aplicación, por ejemplo, en educación, detectando el nivel de atención de los alumnos.


• Estimación de carga cognitiva: Se trata de medir o estimar la carga cognitiva que un determinado sistema operado por humanos impone a esos humanos. Un ejemplo que se cita en nuestra fuente es, por ejemplo, analizar la carga cognitiva que la consola de un coche impone al conductor, un caso donde está claro que interesa mantener baja esa carga cognitiva por razones obvias.


• Educación y aprendizaje: Volveríamos al caso de medir o estimar la atención e involucración de los alumnos no sólo en el caso de clases presenciales sino, quizá de forma más interesante, en el caso de cursos online tipo MOOC.


• Seguridad, identificación y autenticación: Es un uso relativamente novedoso en que se usan señales cerebrales como una forma de identificador biométrico que sirva para labores de identificación y autenticación.


• Amplificación física con exoesqueletos: En este caso lo que intentamos es aumentar las capacidades físicas de una persona mediante el uso de exoesqueletos, en este caso movidos por el cerebro o sistema nervioso. Así, se han realizado experiencias a partir de las señales de movimiento que el sistema nervioso envía a los músculos.


• Amplificación nemónica y cognitiva: Se trata de un área muy reciente y sólo en investigación en que se trabaja con la posibilidad de la restauración de memoria perdida o la amplificación de capacidades cognitivas mediante registro y estimulación neuronal. En experimentos con ratas se ha conseguido, por ejemplo, un cierto nivel de restauración de memoria. Aún no constan experiencias parecidas en humanos


• Aplicaciones en el espacio: Se piensa en el uso por parte de astronautas de mecanismos BCI que aumenten sus capacidades como en la operación de dispositivos robóticos (un poco en la línea de lo visto con los avatares robóticos). En este caso, aún está en cuestión la posible influencia de la gravedad cero en las señales cerebrales que usan los sistemas BCI.


• Juegos y ocio: Se trata, como en el fondo no nos extraña, de una de las familias de caso de uso no médicos de más rápido crecimiento como una forma de amplificar los mecanismos tradicionales de interfaz basado en joysticks, gamepads, etc. De todas formas no pensemos sólo en puro juego sino en la gamificación de actividades que deben realizar ciertos pacientes ya en el ámbito asistencial.


• Arte controlado por el cerebro: Se plantea el uso de BCI para enriquecer la forma en que los humanos disfrutan del arte. Se ha hecho alguna curiosa experiencia en que se trabaja en bucle cerrado entre una instalación artística y la experiencia del usuario de forma que esa instalación artística, percibiendo la reacción del humano, se adapta de alguna manera proporcionando dinamismo a la experiencia.

Conclusiones

Muchos de estas aplicaciones o caso de uso se encuentran en estado de investigación o de primeros acercamientos comerciales, pero muestran, por un lado, el enorme abanico de posibilidades que ofrece BCI y por otro, las increíbles 'hazañas', algunas no exentas de polémica y eventual cuestionamiento ético, que podemos conseguir a medida que esta tecnología siga avanzando.

En el siguiente post miraremos a los casos de uso más propios del BCI hoy en día: las aplicaciones médicas y rehabilitadoras.

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (V): Técnicas de estimulación
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (IV): Técnicas no invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (V): Técnicas de estimulación

Este post es un nuevo paso en la revisión de los fundamentos del Brain Computer Interface (BCI) que estoy haciendo en sucesivos artículos basándome para ello en el contenido del libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao.

En los últimos tres posts de esta serie vimos el panorama de técnicas utilizadas, tanto las invasivas, como las no invasivas o las semi-invasivas. Las técnicas presentadas estaban fundamentalmente orientadas a captar señales del cerebro o sistema nervioso, señales que, convenientemente analizadas e interpretadas, puede ser utilizadas, por ejemplo, para activar algún dispositivo externo como un brazo robótico.

Es esta ocasión vamos a revisar, brevemente, algunas técnicas que actúan en sentido contrario, es decir, lo que hacen son generar algún tipo de señal desde una máquina, señal que se va a transmitir al cerebro o sistema nervioso.

En la fuente de que partimos, distingue entre dos tipos de soluciones de estimulación: la estimulación sensorial y la estimulación motora.

Veamos algunos casos.

 

Restauración de la audición: implantes cocleares 

Implante coclear

Se trata, probablemente, de una de las aplicaciones prácticas más exitosas del BCI.

El sonido es una onda de presión que puede descomponerse en sus frecuencias constitutivas. El oído humano funciona de forma que unas fibras nerviosas son las que detectan las vibraciones y, según en qué zona concreta se encuentren, son sensibles a unas frecuencias u otras. Los implantes cocleares lo que hacen es estimular las diferentes partes de la cóclea (donde se encuentran las fibras) en función de las frecuencias de los sonidos.

Para ello los implantes cocleares constan de:

• Un micrófono (que se sitúa cerca de la oreja) y que capta los sonidos


• Un procesador de señal, situado externamente (detrás de la oreja)  que hace el análisis de frecuencia de los sonidos  


• Un transmisor, también externo y situado cerca de la oreja que transmite por radiofrecuencia y a través de la piel a un receptor interno.


• el receptor y estimulador ya embebido detrás de la oreja en el cráneo y que convierte las señales recibidas en impulsos eléctricos


• un array de electrodos con hasta 22 de estos electrodos situados a lo largo de la cóclea para transmitir impulsos eléctricos a las fibras nerviosas en diferentes localizaciones.

Una limitación de los implantes actuales es, precisamente, que usan sólo 22 electrodos cuando en la cóclea hay unas 20.000 células, así que el sonido percibido es muy diferente al de una audición natural.

Restauración de la visión: implantes corticales y retinales

La restauración de la visión va por detrás en cuanto a desarrollo al caso de la audición. En general lo que buscan restaurar la visión de individuos afectados por enfermedades que destruyen los fotorreceptores como sucede en el caso de la retinitis pigmentosa o bien enfermedades degenerativas como la degeneración macular.

En este caso, los implantes transforman la luz en una estimulación eléctrica de las neuronas o fibras nerviosas. Se estudian diferentes zonas donde aplicar estos implantes como son el córtex visual (implantes corticales), la superficie de la retina (implantes retinales) o el propio nervio óptico, siendo este último el mas complicado.

Deep Brain Stimulation (DBS)

En este caso, lo que estimulamos son partes específicas del cerebro usando una especie de 'marcapasos cerebral' de cara a aliviar movimientos como los producidos por el Parkinson o desórdenes afectivos como el sufrimiento crónico. Igualmente se está estudiando como tratamiento para la depresión, la epilepsia o el síndrome obsesivo-compulsivo.

Esquema de DBS

Típicamente constan de una guía ('lead') terminada en los electrodos estimuladores, y situados dentro del cerebro, un generador de pulsos y un cable conector que une ese generador de pulsos con la guía.

La guía y sus electrodos se implantan en diferentes partes del cerebro dependiendo de aquello que se quiera tratar. El generador de pulsos produce pulsos de estimulación a una frecuencia fija y adaptada a las necesidades del paciente.

Los riesgos asociados a esta técnica son las posibles infecciones o sangrados, complicaciones en la cirugía y algún posible efecto colateral como alucinaciones o comportamientos compulsivos. A pesar de ello, se puede considerar una técnica bastante exitosa y con mucho futuro.

Aumento sensorial

Se trata de, aprovechando la plasticidad y adaptabilidad del cerebro, intentar que  sea capaz de percibir y procesar señales como los ultrasonidos o la luz infrarroja. Con ello, estaríamos dotando al sujeto con unas capacidades perceptivas superiores a las de una persona normal.

Algunos experimentos parecen mostrar que esta línea de trabajo es viable.

Seguimos

No se acaba aún la serie de posts dedicados a Brain Computer Interface. Pero en el próximo cambiaremos un poco el enfoque, mirando algo menos la tecnología y analizando más bien las aplicaciones. 

 

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (IV): Técnicas no invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (IV): Técnicas no invasivas

Con este post termino el repaso ligero de tecnologías aplicadas en el campo del Brain-Computer Interface (BCI) para captación de información. Un repaso basado en el libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao y un post que aún tendrá continuidad en, al menos, un dos o tres artículos más.

De momento, y para poner el broche a las soluciones de captación y información, en este artículo comento las técnicas no invasivas, es decir, aquellas que no suponen un contacto directo con el cerebro o sistema nervioso y que, en este caso, se basan fundamentalmente en la detección de cambios ya sea en ondas electromagnéticas emitidas por el cerebro o en alteraciones en el flujo sanguíneo.

Con base en la referencia citada, nos encontramos con cuatro grupos de tecnologías:

• Electroencefalografía (EEG)
• Resonancia Magnética Funcional (fMRI)
• Magnetoencefalografía (MEG)
• Espectroscopía funcional del infrarrojo cercano (fNIR)

Electroencefalografía (EEG)

La electroencefalografía (Electroencephalography, EEG), no sólo es una técnica muy utilizada sino quizá, también, la más conocida popularmente, e implica la detección y registro de las señales eléctricas en el cuero cabelludo para lo que emplea unos electrodos. 

La electroencefalografia detecta la agregación de potenciales post-sinápticos en las dendritas de las neuronas, potenciales que sirven como entradas de las neuronas. En concreto, detecta los de las neuronas orientadas radialmente respecto al cuero cabelludo, pero no las orientadas tangencialmente. Tampoco detecta las corrientes profundas del cerebro.

Se trata de una técnica que no entra en detalle de pequeños grupos de neuronas sino que, al contrario, detecta y modula la respuesta de grandes poblaciones de neuronas usando dos enfoques fundamentales: mediante el entrenamiento del sujeto durante un periodo de tiempo pero sin someterlo a estímulos externos (enfoque denominado 'self-paced' o asíncrono) o bien, mediante la aplicación de estímulos que activen grandes regiones neuronales (enfoque denominado síncrono)

En la referencia citada, continúa con una larga descripción de técnicas, subconjuntos de señales y posibilidades de la EEG. Así, y resumiendo mucho, se nos habla de:

• Potenciales oscilatorios y ERD: Se ha conseguido que las personas aprendan a controlar ciertos ritmos cerebrales que se manifiestan en potenciales oscilantes en ciertas frecuencias. Así, por ejemplo, se ha detectado que cuando un sujeto realiza un cierto movimiento disminuye la potencia en las bandas mu (8-12 Hz) o beta (13-30 Hz). Esto es lo que se conoce como desincronización o 'event-related desynchronization' (ERD)


• Potenciales corticales lentos ('slow cortical potentials', SCP): Se trata de variaciones en la amplitud de las señales no ligadas a movimiento y que se extienden desde 300 milisegundos hasta varios segundos. Se ha comprobado que las personas pueden, tras un entrenamiento, regular voluntariamente esos potenciales, lo que pude ser utilizado para generar acciones en máquinas, por ejemplo, en individuos con limitaciones motoras. 


• Potenciales relacionados con el movimiento ('movement related potentials', MRP): Las señales EEG muestran pequeños desplazamientos con anterioridad a movimientos voluntarios. Este tipo de variaciones permiten no sólo detectar la intención de hacer un movimiento sino, incluso, distinguir entre izquierda y derecha. Por contra, se trata de variaciones pequeñas no fáciles de detectar. 


• Potenciales evocados por estímulos ('evoked potentials', EP): Se trata de respuestas estereotípicas generadas por el cerebro cuando se somete al sujeto a un cierto tipo de estímulo. 


• BCI basados en tareas cognitivas: Se trata de la discriminación de las áreas que se activan en el cerebro cuando se pide a un sujeto que realice una tarea de tipo cognitivo (por ejemplo, cálculos aritméticos, imaginar un movimiento de un objeto o imaginar una cara). Se pueden generar modelos clasificadores de esa actividad cerebral entrenados con datos procedentes del propio sujeto. 


• Potenciales de error: En este caso se trata de detectar errores en los BCI basándose en la propia reacción del cerebro ante el error. Se manifiestan como un caso particular de SCP en un potencial que se conoce como ErrP ('error potential'). Esto puede ayudar a mejorar la precisión de los BCIs.


• BCIs co-adaptativos: Muchas soluciones EEG se basan en recoger información de un sujeto y usar esa información para entrenar un modelo clasificador, como vimos en el caso de las tareas cognitivas. El problema es que las señales cerebrales varían en el tiempo, entre sesiones e incluso dentro de la misma sesión debido a cambios internos en el sujeto y externos a él. En los BCI co-adaptativos, el modelo de adapta de forma continua y, a la vez, las propias señales del cerebro se van adaptando a cada tarea particular. Se llaman co-adaptativos porque tanto el modelo como el propio individuo se adaptan simultáneamente. 


• BCIs jerárquicos: Se trata de un enfoque que combina las técnicas invasivas (que permiten un control más fino) con las no invasivas para unas instrucciones de más alto nivel.

Resonancia Magnética Funcional (fMRI)

La resonancia magnética funcional ('Functional Magnetic Resonance Imaging', fMRI), mide la actividad neuronal en el cerebro de manera indirecta detectando cambios en el flujo sanguíneo debidos a la mayor activación de neuronas en un área concreta del cerebro.

Se trata de una técnica que se ha hecho muy popular en publicaciones divulgativas en materia científica y técnica, por su capacidad para detectar qué partes del cerebro intervienen en qué situaciones y con ello ir trazando una especie de 'mapa cerebral'.

De cara a su uso en BCI es importante, aparte de la detección de la actividad neuronal, determinar si un sujeto es capaz, de alguna forma, de controlar ese flujo.

Magnetoencelografía (MEG)

La Magnetoencefalografía ('Magnetoencephalography', MEG) mide los campos magnéticos que se producen debido a la actividad eléctrica. Para ello usan unos dispositivos conocidos como SQUIDS ('Supercoducting Quantum Interference Devices').

Una ventaja de la magnetoencefalografía respecto a la electroencefalografía es que esos campos magnéticos no sufren distorsión al atravesar materia orgánica como el cráneo o cuero cabelludo. Por contra, son sistemas mas caros, voluminosos y no portátiles, además de requerir de una habitación apantallada para evitar interferencias externas.

Espectroscopía Funcional del Infrarrojo Cercano (fNIR)

 

Se trata de una técnica óptica que mide cambios en la oxigenación de la sangre causada por cambios en la actividad neuronal. Se basan en la detección de la absorción de luz cercana a la infrarroja en la hemoglobina en función del nivel de oxígeno. 

De esta forma, y de un modo similar a la fMRI, proporciona información indirecta sobre la actividad cerebral. Es menos engorrosa que fMRI pero más sujeta a ruido y ofrece una menor resolución espacial.

En su uso en BCI se ve con frecuencia como una técnica fácil de usar y que no requiere mucho entrenamiento del sujeto.

Siguiente paso 

Con esto finalizamos el breve repaso por las técnicas no invasivas.

No se acaba aquí, todavía, esta serie de posts dedicados a los fundamentos de BCI. Si en los tres últimos, incluido este, el foco eran técnicas y soluciones sobre todo orientadas a detectar la actividad neuronal, en el siguiente hablaremos del envío de estímulos a los nervios y el cerebro.

 

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas
• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (III): Técnicas Semi-invasivas

Continuamos en este post, tras un breve paréntesis, nuestro recorrido por los aspectos fundamentales del BCI ('Brain-Computer Interface'), basándonos para ello fundamentalmente en las aportaciones del libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao.

Y continuamos, en concreto, repasando algunas de las principales técnicas o familias de técnicas que se aplican en BCI.

Si en el anterior post hablamos de las técnicas invasivas, aquellas en que existía un contacto directo entre la máquina y el cerebro, ahora abordamos las técnicas semi-invasivas.

Técnicas semi-invasivas

 

Cuando hablamos de técnicas semi-invasivas nos referimos a un tipo de técnicas en que no se penetra en la superficie del cerebro. En realidad, en ocasiones existe un cierto contacto, pero sin entrar en el cerebro propiamente dicho.

Meninges. Fuente: Wikipedia

A pesar de ello, a pesar de no penetrar más allá de la superficie del cerebro, se trata de técnicas que podemos considerar el algún caso bastante agresivas puesto, en el caso concreto de la electrocorticografía, requieren la disposición de electrodos en el interior del cráneo (con la consiguiente creaneotomía) ya sea por debajo de la duramadre (ECoG subdural) o por fuera de la duramadre (ECoG epidural), siendo la duramadre la meninge más externa.

Una opción, algo menos agresiva, y que aún cae dentro de este tipo de técnicas semi-invasivas, es el caso de técnicas que acceden a las terminaciones nerviosas en diferentes partes del cuerpo. 

Veamos brevemente ambas.

 

Electrocorticografía (ECoG)

Según se indica en Wikipedia, las señales de ECoG reflejan la sincronización de los potenciales postsinápticos, unos potenciales que se presentan principalmente en las células piramidales corticales, y que, por lo tanto deben pasar a través de diversas capas de la corteza cerebral, líquido cefalorraquídeo, piamadre y aracnoides antes de llegar a los electrodos subdurales localizados justo debajo de la duramadre en el caso del ECoG subdural.

Electrocorticografía. Autoría: Mehdi Shokoueinejad, Dong-Wook Park y Yei Hwan Jung  

Este tipo de técnicas se han aplicado en pacientes humanos (que han accedido voluntariamente a ello) para localizar la fuente de convulsiones, un foco epiléptico, en un paso previo a una posterior cirugía. 

En estos casos, se implantan unos electrodos ya sean subdurales o epidurales durante aproximadamente una semana y se solicita al paciente que realice diferentes movimientos o imagine acciones motoras. Las señales obtenidas se analizan posteriormente para identificar los electrodos y frecuencias que exhiben una mayor correlación con los movimientos ejecutados.

También y de forma reciente, se han aplicado en animales con el objetivo de realizar una caracterización de la resolución espacio-temporal de las señales de ECoG.

Registro de nervios externos al cerebro

Se trata de una técnica menos agresiva que la anterior, menos invasiva, si se quiere. 

En este caso se registran las señales de los nervios periféricos en lugar de atacar al córtex motor. En estos casos, y aunque algunos nervioso sensores y motores han perdido su funcionalidad, en general otros muchos la mantienen. Estas fibras nerviosas pueden ser 'leídas' o estimuladas usando un array de electrodos similar a los implantados en el cerebro en otras técnicas.

Se trata de un tipo de técnicas especialmente apropiadas para el control de sistemas de brazo-mano artificial en el caso de personas que han sufrido amputaciones.

Continuará

En el próximo post de esta serie dedicada a BCI hablaremos de las técnicas no invasivas.

 

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas
• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain-Computer Interface (II): Técnicas Invasivas

Como anunciaba en el artículo anterior, voy a dedicar una serie de posts a resumir aspectos relevantes relacionados con BCI ('Brain Computer Interface'), unos apuntes basados en el contenido del libro  'Brain-Computer Interfacing. An Introduction' de Rajesh P. N. Rao, cuya lectura he finalizado hace pocos días.

En el post de hoy hablaré de las técnicas invasivas de lectura. Antes de entrar en ellas, un par de aclaraciones de contexto.

Utilizo el término 'lectura' queriendo decir que son técnicas en que la máquina, el lado 'C' de BCI, adquiere información sobre el cerebro o sistema nervioso de la persona. A lo mejor resultaría más técnico e incluso adecuado hablar de técnicas sensoras o algo así, pero de momento lo dejo en 'lectura' que me parece sencillo de comprender.

Tipos de técnicas de 'lectura'

La otra precisión es, simplemente, aclarar qué quiere decir eso de invasivo, aunque no es demasiado difícil de deducir. En esa labor de interacción con el cerebro o sistema nervioso, los sistemas BCI pueden interactuar con el mismo, en este caso obtener información, de muchas formas.

En algunas de esas formas o técnicas, se entra en contacto físico directo con el cerebro o el sistema nervioso y entonces nos encontramos ante técnicas invasivas.

En otros casos, no existe contacto directo sino que la información se obtiene a partir de ondas electromágnéticas u otras manifestaciones externas de la actividad cerebral, pero sin 'tocar', por decirlo de alguna manera, ni al cerebro ni al sistema nervioso. Ese sería el caso de las técnicas no invasivas.

Y en medio, claro, y como veremos, unas técnicas que se sitúan en un punto intermedio, la semi-invasivas.

Técnicas invasivas

Siguiendo la argumentación de Rao, existen dos enfoques dominantes en el caso del BCI invasivo:

• Condicionamiento operante ('operant conditioning'): en que se confía en la adaptación de las propias neuronas de la persona o animal, para conseguir llevar a cabo el control de algún elemento externo. Conseguido el aprendizaje, 'simplemente' se detecta la activación de la o las neuronas.


• Decodificación de población ('population decoding'): en que se utilizan técnicas de naturaleza estadística para aprender de alguna forma de 'mapeo' o correspondencia entre la actividad neuronal (de un conjunto o población de neuronas) y los parámetros de control.

Considero necesario advertir al lector que los términos que indico los he recibido siempre en inglés, por lo que la traducción al castellano es propia y no puedo asegurar que se corresponda al cien por cien con el término que se pueda emplear en alguna otra publicación en castellano.

Advertido lo anterior, veamos con algo más de detalle ambos casos: 

Técnicas de condicionamiento operante ('operant condition')

En este tipo de técnicas, y mediante el uso de recompensas, se enseña a un animal (o incluso a un humano) a activar una neurona o conjunto de neuronas cuando quiere conseguir alguna acción (mover una palanca, mover un cursor o un artefacto prostético). Cuando se ha conseguido ese aprendizaje, el BCI lo que tiene que hacer, evidentemente, es detectar la activación de la neurona o grupo de neuronas determinado y actuar en consecuencia.

En sus primeras manifestaciones, este tipo de técnicas ya comenzaron en los años 60 pero se sigue trabajando en ellas.

Rao ilustra un experimento con primates en que mediante estas técnicas se conseguía que movieran un cursor en una pantalla. La verdad es que no se nos explica a nivel sensor qué se utiliza exactamente, para detectar la activación neuronal, pero sirva en cualquier caso como ilustración.

Por mi parte, decir que este tipo de técnicas, que me resultan 'alucinantes' en el sentido de que son capaces de condicionar el disparo bastante individualizado de neuronas, me parecen doblemente invasivas. 

Por un lado, por lo que normalmente se entiende como invasivo: el contacto directo con el cerebro aunque en este caso no conozcamos el tipo concreto de sensor o sonda utilizado. 

Por otro, el hecho de estar condicionando de alguna forma el comportamiento de ese cerebro, siquiera sea mínimamente y reducido a una neurona o grupo reducido de neuronas. Una forma de 'invasión' no del todo física, pero bastante evidente.

Técnicas de decodificación de población ('population decoding') 

En general se entiende que el condicionamiento operante requiere mucha práctica y puede ser difícil o incluso imposible de conseguir en según qué sujetos y tareas. Como alternativa se dispone de la decodificación de población ('population decoding')  donde, de alguna manera, intentamos 'entender' la actividad neuronal y 'qué quiere' el cerebro, por decirlo de alguna manera. 

Se basan en el hecho de que las neuronas de córtex motor primario ('primary motor córtex') de alguna forma realizan realmente esa codificación a nivel de población para expresar atributos como la dirección, velocidad o fuerza en el movimiento de una extremidad. 

Se trata, pues, de en primer lugar captar las señales procedentes del cerebro (que es donde entramos en el campo 'invasivo') y luego interpretarla de alguna forma mediante algoritmos de naturaleza estadísticas.

Para medir la señal de las neuronas se utilizan sensores del tipo de matrices ('arrays') de electrodos implantados en ese córtex motor primario. Estos sensores habitualmente intentan captar activaciones ('spikes') de las neuronas pero existen otros casos en que lo que miden son potenciales de locales (LFP, 'Local Field Potentials') en que ya no se trabaja tanto a nivel de neuronas individuales como de grupos de neuronas más o menos amplios.

En el procesamiento posterior, que es donde se pone en gran medida el énfasis en la investigación, se utilizan variedad de algoritmos pero Rao destaca tres, en cuyo detalle ya no vamos a entrar: el vector población ('population vector'), el filtro lineal (Weiner) y el filtro de Kalman. 

Aquí y allá aparecen también algoritmos propios del machine learning como PCA ('Principal Component Analysis').

Con este tipo de técnicas se ha conseguido el control de brazos prostéticos, control de extremidades inferiores y marcha, control de cursores, etc

BCI cognitivo

Uso de BrainGate en humanos

En cierto sentido, el BCI cognitivo es una forma 'population decoding' pero, en este caso, no nos centramos en la actividad del cortex motor sino en otros señales de más alto nivel en las que, además, más que intentar decodificar trayectorias de extremidades prostéticas o de cursores, lo que se intenta decodificar es el objetivo que se pretende conseguir con el movimiento.

Mucho del trabajo con BCI invasivo se ha realizado con monos y poco con humanos (salvo en el caso de implantes cocleares y los denominados estimuladores 'deep brain' de que hablaremos en otro post), pero sí se ha realizado alguna experiencia, especialmente en el caso de pacientes tetrapléjicos, previo consentimiento.

En algunos de ellos se han utilizado, para la obtención de la señal, los sensores BrainGate que incluyen 100 microelectrodos de silicio y que se ilustran en la figura.

Algunos retos

Algunos de los retos a que se enfrentan este tipo de soluciones son, por un lado, si un BCI puede ser implantado con unos parámetros fijos o al menos estables o tienen que ser actualizados continuamente.

Otra problemática tiene que ver sobre la fiabilidad de los registros proporcionados por los electrodos a largo plazo, sometidos a eventuales ataques de naturaleza biológica.

Añadiría, de mi cosecha, que también hay que considerar posibles efectos a medio o largo plazo en el propio humano por eventuales degradaciones o efectos adversos no de corto plazo que puedan producirse en o debido a los sensores implantados.

Seguimos

Con esto finalizamos un repaso necesariamente superficial, pero espero que algo clarificador a las técnicas invasivas de BCI. En el siguiente post de la serie, hablaremos de las semi-invasivas.

Artículos de este blog relacionados

• Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

He decidido empezar una pequeña serie de posts sobre BCI ('Brain-Computer Interface'). 

Una serie, quizá no cien por cien continua, a lo mejor se ve puntualmente interrumpida por algún que otro post intercalado sobre otra temática, pero sí bastante condensada en el tiempo. 

Y una serie de posts que no serán muy de opinión o especulación, no es al menos esa mi intención ahora mismo, sino más bien una suerte de notas o apuntes, que resumen los hallazgos que me encuentro en el libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction.' de Rajesh P. N. Rao.

Hacerlo así me sirve a mi para poner en orden algunas ideas y para resumirlas y espero que, al tiempo, le sirvan al lector de este blog para conocer aspectos que resulten de su interés sobre este apasionante campo o, incluso, para descubrirlo.

Y empiezo estos 'apuntes' por el principio, como se suele decir: estableciendo un poco el campo del que estamos hablando.

¿Qué es BCI ('Brain Computer Interface')?

En la obra citada, y seguro que sin pretender dar una definición formal, Rajesh P. N. Rao nos dice que BCI...

is a new interdisciplinary field that seeks to explore this idea of leveraging recent advances in neuroscience, signal processing, machine learning, and information detecting.

y la idea a que se refiere, la ha expresado un poco más arriba:

evolutionary tinkering has made the brain a surprisingly versatile and adaptive system to the extent that it can learn to control devices that are radically different from our body.

Dicho así puede parecer fantasioso, que el cerebro controle dispositivos diferentes del propio cuerpo, pero, en el fondo se trata, al menos parcialmente, de eso. Eso sí, esta suerte de aproximación a definición se queda corta porque, en realidad, en BCI la interfaz cerebro máquina es bidireccional, como vemos un poco más abajo: se 'lee' del cerebro y del sistema nervioso' pero también se actúa sobre él. Además, no todos los objetivos tienen necesariamente que ver con el control de dispositivos sino que la lectura y cierto entendimiento de las señales provenientes del cerebro pueden ser usados con otros fines y no sólo para el control de dispositivos.

En cualquier caso, en BCI hablamos de una interfaz entre cerebro (y sistema nervioso) y ordenador más o menos directa, no mediante intermediación de otros elementos (típicamente el lenguaje) que se puede producir en otras soluciones también muy de mi interés como los robots sociales o los agentes conversacionales.

¿Para qué se hace BCI?

Los usos potenciales de BCI son inmensos, algunos asustan, pero el objetivo primigenio, lo que le dio origen e este campo, y lo que todavía constituye gran parte de su área de aplicación es:

The primary motivation for building BCIs today is their potential for restoring lost sensory and motor function.

Es decir, su uso primero y más frecuente es para ayudar a personas con impedimentos físicos o sensoriales, a recuperar, al menos parcialmente, sus capacidades o sustituirlas por otras que puedan controlar con su cerebro. Así, se utiliza, y como veremos en algún futuro post dela serie, en personas con discapacidades físicas (quizá por un accidente), con sordera, con Parkinson, etc.

Fases del procesamiento en BCI

En el sentido anterior, el objetivo principal de BCI, siempre en palabras de Rao, sería:

The aim is to translate brain activity into control commands for devices and/or stimulate the brain to provide sensory feedback or restore neurological function.

Es decir, si una persona tiene una limitación física (digamos que le falta un brazo) la idea sería, por ejemplo, captar de alguna forma la 'voluntad' del cerebro de mover ese brazo que le falta para hacerlo con un brazo robótico. O, por ejemplo, a una persona sorda, enviarle los estímulos que 'le faltan' de forma que su cerebro capte el sonido.

Y, para hacer esto, Rao identifica seis fases que típicamente se encuentran presentes en una solución BCI:

• Registro de señales cerebrales una captación y registro que, como veremos en futuros 'apuntes', puede realizarse mediante técnicas invasivas o no invasivas.


• Procesamiento de señal es decir, tratamiento de esas señales en bruto para extraer características relevantes que se utilizarán en la siguiente fase.


• Reconocimiento de patrones y machine learning de una forma muy similar a como se hace con otro tipo de datos, una vez obtenidos los datos y convertidos en características ('features') se pueden aplicar algoritmos, típicamente procedentes del campo del 'machine learning', para reconocer patrones y, de alguna forma, obtener una suerte de 'conclusiones' acerca de lo que el cerebro 'pretende', de forma que puedan ser utilizadas, por ejemplo, para saber cómo mover un dispositivo o un cursor.


• Realimentación sensorial si hasta ahora hemos recorrido un camino, digamos, del cerebro hacia la máquina, ahora iniciamos el sentido contrario, preparando el 'feedback' de naturaleza sensorial a proporcionar a la persona a través de la estimulación de su cerebro o sistema nervioso.


• Procesado de señal para estimulación la señal de realimentación 'en bruto' se convierte en un tipo de señal que se mimetice con la que habitualmente se recibe en la parte del cerebro o sistema nervioso que pretendamos estimular.


• Estimulación y, finalmente, esa señal se aplica sobre el cerebro o sistema nervioso.

Como se ve, se trata en cierto sentido un viaje de ida y vuelta desde el cerebro pasando por la máquina, aunque no en todas las aplicaciones de BCI se haga el recorrido completo.

Las disciplinas involucradas

Como se puede observar, BCI es un campo complejo y multidisciplinar (para mí, aunque no la única, de sus fuentes de atractivo) y, en concreto, Rao nos advierte de las disciplinas mínimas involucradas:

to begin building BCIs, one must have a background in at least four essential areas: basic neuroscience, brain recording and stimulating technologies, elementary signal processing and basic machine-learning techniques.

Un enfoque más que correcto, pero por supuesto técnico. A estas disciplinas, neurociencia, procesamiento de señal, interfaz con el cerebro y machine learning, no estaría de más añadir, dadas las importantes implicaciones de BCI, su vertiente ética y, quizá, regulatoria.

Seguiremos

Bueno, este post no es más que la apertura de los 'apuntes' sobre BCI. 

Seguirán otros adentrándonos, siempre con base en la obra de Rao, en las técnicas utilizadas y en las aplicaciones. Y, al acabar, quién sabe, a lo mejor escribo alguno, más de mi cosecha, menos austero y con una orientación de naturaleza más ética y/o especulativa.