脑机接口(BCIs)旨在帮助严重瘫痪患者恢复沟通和数字参与能力。目前在实验室环境下已经能够较好地实现这一目标。然而，此前一直缺乏证据证明这类系统在家庭日常环境中长期稳定运行的能力，而无需研究人员在旁协助。《自然医学》杂志上发表的一项研究现在提供了这一证据。
加州大学戴维斯分校的Nicholas Card团队报告了一位45岁肌萎缩侧索硬化症(ALS)患者的情况，据作者称，该患者几乎每天在家里使用植入式脑机接口近2年。这位患者有严重构音障碍，几乎无法清晰说话。植入前，他通过陀螺仪头控鼠标设备进行交流，速度约为每分钟6.3个单词。早在2024年，同一研究团队就在《新英格兰医学杂志》上介绍了其语音神经假体的初版。此次新发表的研究记录了该系统向日常实用型系统的进一步发展。
2023年夏季，外科医生将四个微电极阵列（总共256个接触点）植入患者的左侧腹侧中央前回，即控制言语运动的大脑区域。通过经皮电缆，信号被传输到一个放置在患者家中可移动推车上的计算机系统。研究团队从同一脑区并行解码三种模态：持续运行的语音转文本解码器、二维光标控制和离散点击手势。患者通过眼动控制在语音和鼠标模式之间切换。
植入后的前281天，每次使用都需要一名研究助理在场。之后，随着研究许可的调整，护理人员也被允许连接该系统。据研究报告称，日常设置现在大约需要20分钟。此后，患者可以无需额外帮助连续使用脑机接口长达19小时。
在整个653天的研究期间，患者在444天使用了脑机接口，累计使用时间超过3800小时；在第281天独立模式激活后，在397个可能的日子里使用了364天。独立模式启动后，平均每天使用9.5小时。据报道，患者在此期间共发送了183,060个句子，总计1,960,163个单词，平均解码速率为每分钟56.1个单词。
患者自己评估了系统的准确性：据研究称，约53%的句子立即完全正确，26%大部分正确，近13%可以通过校正界面进行修正。在使用包含125,000个单词词汇表的标准复制任务中，研究团队报告单词准确率为99.2%。在研究过程中，患者从发声说话转变为无声说话，此时他只需移动面部肌肉。据他本人称，这种方式不那么费力，并将速度从约30个单词/分钟提高到50多个单词/分钟。然而，这种转变伴随着轻微的准确率下降：发声说话时，基准测试中的单词准确率超过99%（每分钟30.6个单词），无声说话时为96.5%（每分钟49.7个单词）。
语音解码器每80毫秒将神经信号转换为音素概率，语言模型据此组成词序列。最初，研究团队使用循环神经网络(RNN)，即一种具有某种短期记忆的神经网络，能将其状态从一个处理步骤传递到下一个。这类模型适用于序列数据，如连续的脑信号。
从第600天起，研究人员切换到Transformer模型，该模型可以并行评估更大的上下文窗口，据作者称几乎不需要每日校准——患者可以选择在一天开始时说0到20个校准句子，但并非必须。光标解码器最初作为线性模型运行，从第654天起也改用RNN。这将每日校准时间从约17分钟缩短至9分多钟。一款名为BG Home的专门开发软件将脑机接口直接集成到患者的计算机中。据他本人称，他用它写电子邮件和短信、浏览互联网、参加视频会议并在全职工作中使用。隐私模式允许他一键关闭系统。一个基于他患病前声音训练的文本转语音组件也可以将解码的句子以声音形式输出。
该研究的第二个问题涉及电极的耐久性。据研究称，即使在19个月后，每个阵列仍有超过90%的接触点提供可用的尖峰活动。研究人员还比较了随时间变化的与语言相关的神经调节。即使相隔18个多月的记录，激活模式的余弦相似性仍保持在0.6以上——背侧6v阵列除外，该阵列本身几乎不显示与语言相关的调节，而更多与光标控制相关。研究团队将此视为在观察期内神经表征稳定的迹象。
科学媒体中心(SMC)邀请了多位德国脑机接口专家进行评估。柏林夏里特大学医学院临床神经技术工作组负责人Surjo R. Soekadar认为这项工作是迈向实际应用的重要一步："虽然许多早期研究主要在实验室条件下展示了此类系统的性能，但这项研究记录了在日常生活中的长期和高度独立的使用情况。"
科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学神经适应性人机交互教授Thorsten Zander也认为从实验室到日常生活的转变才是真正的考验："在脑机接口研究中，日常实用性比实验中的峰值性能更难验证。这里的硬通货不仅是每分钟的单词数，而是每天的自主性。"他认为不应过分夸大该系统的功能："该系统并非自由地读取思想。它从大脑活动中重建预期的言语运动和运动意图，并将其转化为文本、声音或计算机输入。"
研究作者也看到了局限性。首先，这只是单一患者的案例；其次，该系统是有线连接的；第三，经皮穿出点是病原体可能的入口。"未来的系统必须完全可植入。"根据研究者的说法，临床上比ALS更有意义的可能是中风等更常见的疾病。
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