«Me ei taha operatsiooni aega pikendada, seega pidime 15 minuti jooksul käima ruumist sisse ja välja. Niipea, kui kirurg ja meditsiinirühm ütlesid «Minge!», tormasime tegutsema ja patsient täitis ülesande.»
Ülesandeks oli kuula-ja-korda tegevus. Osalejad kuulsid mitmeid jaburaid sõnu, nagu «ava», «kug» või «vip», ja rääkisid seejärel kõik valjusti. Seade registreeris iga patsiendi kõnemotoorse ajukoore aktiivsust, kuna see koordineeris peaaegu 100 lihast, mis liigutavad huuli, keelt, lõualuud ja kõri.
Pärast seda võttis uue raporti esimene autor, Duke'i biomeditsiinitehnika eriala tudeng Suseendrakumar Duraivel operatsioonisviidist närvi- ja kõneandmed ning sisestas need masinõppe algoritmi, et näha, kui täpselt suudab see helisid prognoosida, tuginedes ainult ajutegevuse salvestistele.
Mõne heli ja osaleja puhul, nagu «g», sai dekooder selle õigeks 84 protsendil juhtudest.
Täpsus aga langes, kuna dekooder sõelus välja mõttetu sõna keskel või lõpus olevad helid. Samuti oli probleeme, kui kaks heli olid sarnased, nagu «p» ja «b».
Üldiselt oli dekooder täpne 40 protsendil ajast. See võib tunduda tagasihoidlik testitulemus, kuid üsna muljet avaldav, arvestades, et sellised ajust kõneks muutmise tehnilised saavutused nõuavad tundide või päevade pikkusi andmeid. Kasutatav kõnedekodeerimise algoritm Duraivel töötas aga vaid 90 sekundi kõneandmetega 15-minutilisest testist.
Duraivel ja tema mentorid on põnevil seadme juhtmeta versiooni loomisest, mille jaoks on riiklikud tervishoiuinstituudid eraldanud 2,4 miljonit dollarit.
«Arendame praegu välja sama tüüpi salvestusseadmeid, kuid ilma juhtmeteta,» ütleb Cogan. «Et oleks võimalik ringi liikuda ja ei peaks olema pistikupesaga seotud.»
Kuigi nende töö on julgustav, on Viventi ja Cogani kõneproteeside müügile jõudmiseni veel pikk tee.
«Oleme selles punktis, kus seade on ikka veel palju aeglasem kui loomulik kõne,» ütles Viventi hiljutises Duke Magazine'i tehnoloogiateemalises artiklis.