Software de comunicación ocular basado en inteligencia artificial desarrollado por estudiante de Facultad de Ingeniería, ofrece una nueva esperanza para pacientes con esclerosis lateral amiotrófica.

Dorian Tovar, estudiante de maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación en la modalidad de profundización, ha desarrollado un software para la comunicación ocular de pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), esta es una enfermedad que afecta a la comunicación de las personas debido a la pérdida de las capacidades del habla y la escritura. 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.

El proyecto de grado de Dorian comenzó hace aproximadamente 2 años, y ha implicado un año de investigación y 7 u 8 meses de arduo trabajo para la implementación y pruebas del software. La principal motivación detrás de este proyecto es la posibilidad de facilitar la vida de pacientes con ELA y síndrome de enclaustramiento, permitiéndoles comunicarse de manera efectiva y exteriorizar sus pensamientos y necesidades.

El software ha logrado una precisión del 99% en la transmisión de cada mensaje, con una tasa de acierto del 99.3% en los movimientos realizados y actualmente, es de acceso gratuito en la plataforma de GitHub.

¿Qué desafíos enfrentó en el proceso de desarrollo?

Dorian enfrentó varios desafíos, en primer lugar, la captura de los movimientos oculares de los pacientes con ELA presentó dificultades debido a la naturaleza de la enfermedad, además, los sistemas de comunicación ocular existentes son complejos y costosos, lo que dificulta su uso para los pacientes.

Otro desafío importante fue la implementación del modelo de red neuronal convolucional Inception V3 para la clasificación de los movimientos oculares. El entrenamiento del modelo requirió mucho tiempo y recursos, y fue necesario generar imágenes sintéticas utilizando la herramienta UnityEyes para obtener un conjunto de datos adecuado, la integración del sistema de comunicación vocal para traducir los movimientos oculares en mensajes también presentó algunos desafíos técnicos. Sin embargo, Dorian logró desarrollar un software efectivo y de bajo costo para favorecer la comunicación de los pacientes con ELA, lo que representa un avance significativo en la mejora de la calidad de vida de quienes padecen esta enfermedad.

¿Cómo funciona?

El software desarrollado utiliza técnicas de visión por computadora para capturar y clasificar los movimientos oculares de los pacientes con ELA, para ello, se utiliza la videooculografía para capturar las características oculares y se clasifican los movimientos utilizando el modelo de red neuronal convolucional Inception V3.

Una vez clasificados los movimientos oculares, el sistema de comunicación Vocalis se utiliza para traducirlos en mensajes que el paciente desea transmitir. Este sistema distribuye el alfabeto en 9 cuadrantes, donde cada cuadrante contiene varias letras, el paciente selecciona el cuadrante primero mediante uno de los seis movimientos oculares posibles (superior izquierda, superior, central superior derecha, inferior izquierda, inferior, central inferior derecha) y luego selecciona una letra dentro de este cuadrante mediante otro movimiento ocular.

El software desarrollado por Dorian permite la captura de los movimientos oculares de los pacientes mediante cámaras sencillas, lo que lo hace de bajo costo y accesible, también clasifica y traduce en mensajes, lo que permite a los pacientes comunicarse de manera efectiva y exteriorizar sus pensamientos y necesidades.

“Mi invitación es para animar a los desarrolladores apasionados de software a explorar las posibilidades de combinar diferentes herramientas y campos de la Ingeniería de Sistemas para crear soluciones innovadoras y mejorar la calidad de vida de las personas”. finalizó Dorian Tovar.

Para ver la entrevista completa, consultar el siguiente enlace: AQUÍ