日常对话中的"嗯"和停顿可能揭示早期失智症风险
Baycrest老年护理企业中心、多伦多大学和约克大学的最新研究表明，人们在普通对话中的说话方式可能为大脑健康提供宝贵见解。科学家发现，包括停顿、"呃"、"嗯"等填充词以及难以找到合适词语等细微语言特征，与执行功能密切相关——这是一组涉及记忆、规划、注意力和灵活思维的心理能力。
这些发现提供了迄今为止最有力的证据，将自然语言模式与关键认知能力联系起来。这项研究还扩展了早期研究，表明说话更快的老年人往往随着时间推移保持更强的思维能力（Wei等人，2024年）。
"信息很明确：说话时机不仅仅是风格问题，它是大脑健康的敏感指标，"Baycrest Rotman研究所高级科学家、该研究资深作者Jed Meltzer博士表示。该研究题为"自然语音分析可揭示成年期执行功能的个体差异"。
AI分析揭示隐藏的认知线索
在该研究中，参与者被展示详细图像，并被要求用自己的语言进行描述。他们还完成了旨在测量执行功能的既定测试。
然后，研究人员使用人工智能深入分析语音录音。AI系统检测到数百种细微的语言特征，包括停顿的长度和频率、填充词的使用以及语音中的时间相关模式。这些指标始终能够预测参与者在认知测试中的表现，即使研究人员对年龄、性别和教育等因素进行了调整。
语言模式与失智症风险
执行功能随着年龄增长自然减弱，并且在失智症的早期阶段经常受到影响。然而，标准的认知测试难以频繁重复，因为它需要时间，而且人们往往仅仅因为熟悉测试而表现得更好。
自然语言可能提供一个更简单的替代方案。因为说话是日常生活的一部分，它可以大规模地重复且不引人注意地进行测量。研究人员还指出，语言在真实世界情境中提供了关于处理速度和整体认知功能的宝贵见解，而不需要许多传统认知评估中常见的严格时间限制。
研究团队认为，语音分析最终可能成为一种实用方法，用于识别认知衰退比预期更快且可能面临更高失智症风险的人群。
"这项研究为开发能够帮助在诊所甚至家中跟踪认知变化的工具铺平了道路。早期检测对于任何治愈或干预都至关重要，因为失智症涉及大脑的进行性退化，而这可能被延缓，"Meltzer博士表示。
大脑健康监测的未来研究
研究人员表示，需要更多的长期研究来跟踪语言随时间的变化，并区分正常衰老与疾病的最早迹象。他们还建议，将语音分析与其他健康测量相结合，可以使认知衰退的早期检测更加准确、实用和广泛可用。
这项研究得到了Mitacs Accelerate计划和加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC)的支持。
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