Un equipo científico dirigido desde la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH) ha utilizado inteligencia artificial para perfeccionar el diseño de futuras prótesis visuales corticales. El trabajo, coordinado con la Universidad de California en Santa Bárbara y la Escuela Politécnica Federal de Zúrich, se publicó el 27 de octubre de 2026 en la revista Neuron, según informó la propia universidad.
La investigación se centra en dispositivos que estimulan eléctricamente la corteza visual, situada en la parte posterior del cerebro, con el objetivo de generar experiencias visuales en personas ciegas. El modelo desarrollado por los investigadores busca adaptar los estímulos a la respuesta cerebral de cada usuario, una personalización que podría aumentar la precisión de estas prótesis.
Un modelo para ajustar la estimulación
El trabajo fue realizado en el Instituto de Bioingeniería de la UMH junto al Hospital IMED Elche. El equipo estuvo dirigido por el catedrático Eduardo Fernández y contó con la colaboración de Shih-Chii Liu, de la institución suiza, y Michael Beyeler, de la universidad estadounidense.
Para estudiar la respuesta a la estimulación, los investigadores emplearon un sistema avanzado de aprendizaje profundo capaz de calcular cómo activar una red de electrodos implantados en la corteza visual. De acuerdo con los resultados comunicados por la UMH, la herramienta permitió:
- Predecir con mayor precisión la respuesta neuronal.
- Relacionar los patrones eléctricos con las percepciones visuales generadas.
- Trabajar con corrientes eléctricas más bajas.
Una tecnología aún en desarrollo
Las prótesis corticales están concebidas para personas que han perdido la visión por daños en los ojos o en los nervios ópticos, pero que conservan una corteza visual funcional y sensible a la estimulación eléctrica. La investigación plantea así una vía para ajustar el funcionamiento de los futuros dispositivos a las características cerebrales de cada participante.
La UMH presenta el estudio como una prueba de concepto para avanzar en el desarrollo de estas prótesis. El trabajo no describe un tratamiento disponible para pacientes, sino un método de inteligencia artificial destinado a mejorar el diseño de los patrones de estimulación y la predicción de las respuestas visuales.
