腦機接口 (BCI) 旨在通過將來自運動皮層（負責自主運動的區域）的意圖移動神經沖動轉換為數字信號來恢復癱瘓者的自主運動控制。

這些技術通常使用機器學習來解釋從植入大腦中的微小電極收集的神經脈沖，并將其轉換為特定的數字動作。

機器學習是人工智能 (AI) 的一種形式，它使用算法分析數據，從分析中學習，然后對某事做出預測。

Wyss 中心的研究人員開發了 NeuroKey，這是一個經過醫療級認證的軟件平臺，能夠實時處理和解碼來自 BCI 的大量神經活動數據。

該軟件還配備了一個應用程序，該應用程序運行一個音頻反饋拼寫器，提示用戶選擇字母來組成單詞和句子。

在案例研究中，基于 NeuroKey 的 BCI 正在一名患有快速進展形式的 ALS 的人身上進行測試，該人進入鎖定狀態，無法再使用輔助設備進行交流。

兩個微小的植入物，每個都包含 64 個針狀電極，用于檢測來自發射神經細胞的電信號，通過手術植入該人的運動皮層，這是一個控制自主運動的大腦區域。信號被傳輸到頭骨頂部的設備，該設備通過電線將數據傳輸到計算機。

兩年的數據顯示，該系統允許該男子僅憑自己的想法再次與家人交流。

為了降低感染風險、提高用戶的獨立性并簡化護理人員的操作，Wyss 中心的研究人員和 拉姆齊的團隊正在開發一種名為 ABILITY 的完全可植入的無線 BCI。

該 BCI 代表 主動腦植入物實時信息傳輸系統，專為連續家庭使用而設計，旨在恢復溝通和運動。研究人員在白皮書中寫道，該設備通過一種無線電力傳輸方式充電，不需要植入式電池，并且“代表了一個多功能且用戶友好的系統”。

在綿羊的臨床前概念驗證試驗中，發現 ABILITY 系統通常是安全的，并且可以在幾個月內實時收集神經數據。

試驗目標是將“界面技術帶給需要的人”

研究人員寫道：“在開始計劃的人體臨床試驗之前，將進行進一步的廣泛研究，以證明 ABILITY 符合非常嚴格的人類使用監管要求。”

計劃中的患者試驗預計將驗證 BCI 在家庭環境中的使用，并探索新的人工智能算法來解碼神經沖動。

這些算法將首先專注于允許參與者控制計算機，就像他們使用鼠標或鍵盤一樣。然后將創建新算法，將想象或嘗試語音的大腦信號解碼為數字語音。

研究人員寫道：“這些功能共同旨在顯著提高生活質量，提供獨立性，并實現有效的醫療保劍”

該研究“不僅將評估設備性能，還將評估患者對植入式 BCI 的接受程度、護理人員和醫療保健專業人員，”Wyss 中心在新聞稿中表示。

通過試驗收集的數據將用于改進語音翻譯算法以及設備的功能和使用。并且由于它將被公開共享，因此有望幫助推進大腦功能知識和 BCI 技術。

“由于完全可植入的腦機接口仍處于起步階段，我們相信像 ABILITY 這樣的多功能技術可以解決早期采用者未滿足的需求，因此有可能幫助 BCI 市場增長，”喬治庫瓦斯說， Wyss 中心的技術官。

Wyss 中心的神經科學家 喬納斯齊默爾曼 博士補充說：“現在是時候在之前 BCI 相關的 成就的基礎上再接再厲，克服障礙，并將神經接口技術帶給需要的人。”