Beyin-bilgisayar arayüzleri, felçli bireylerin beyin sinyallerini kelimelere çevirerek iletişim kurmalarına yardımcı olabilir. Son dönemde bu tür birçok beyin-bilgisayar arayüzü geliştirilmiştir. Önceki arayüzler sınırlı bir doğruluk oranına sahipti ve kelimelerin yaklaşık dörtte biri yanlış bir şekilde kodlanıyordu. Ayrıca, kullanılmadan önce kapsamlı bir kalibrasyon süreci gerektiriyordu.
Testlerin ikinci gününde, araştırma ekibi, kalibrasyon süresini bir buçuk saat daha uzatarak sistemin kelime dağarcığını 125,000 kelimeye çıkardı. Bu sistem, kelimelerin %90'ından fazlasını doğru bir şekilde kodladı.
Önümüzdeki birkaç ay boyunca, ekip, sistemin performansını artırmak için katılımcıyla birlikte çalışmaya devam etti. 16 saatlik kullanımın ardından sistem, kelimelerin yaklaşık %97.5'ini doğru bir şekilde dekode edebiliyordu. Elektrotların yerleştirildiği ilk günden sekiz ay sonra bile bu doğruluk seviyesini korudu. Katılımcı, çalışma süresince toplamda 248 saat boyunca cihazı kullanarak, dakikada yaklaşık 32 kelime hızında konuştu.
Araştırma ekibi, Kaliforniya Üniversitesi, Davis’teki Dr. Nicholas Card, Sergey Stavisky ve David Brandman liderliğinde, beyin sinyallerinden konuşmayı doğru bir şekilde dekode eden bir beyin-bilgisayar arayüzü geliştirdi. 45 yaşındaki amyotrofik lateral skleroz (ALS) hastası bir erkeğe uygulanan sistem, 25 gün sonra aktif hale getirildi. Katılımcının beyin dokusuna dört adet 64 mikroelektrot dizisi yerleştirildi. Bu elektrotlar, katılımcının konuşmaya çalıştığı anlarda kaydedilen sinir aktivitelerini dış bilgisayarlar tarafından gerçek zamanlı olarak dekode etti. Elde edilen kelimeler bir ekranda görüntülendi ve metin okuma yazılımı ile seslendirildi. Sistemin sesi, katılımcının ALS öncesindeki konuşma sesine benzetilerek tasarlandı. Çalışma, kısmen NIH tarafından finanse edildi ve 14 Ağustos 2024'te New England Journal of Medicine'da yayımlandı.
