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贝克斯特老年护理中心、多伦多大学和约克大学的最新研究表明，日常对话中的言语方式可能蕴含脑健康的重要线索。该研究发现，言语节奏的细微特征——例如停顿、填充词（"呃"、"嗯"）和找词困难——与执行功能存在强关联，后者是支撑记忆、规划和灵活思维的一系列心理技能。
这项研究首次直接证明自然言语模式与核心认知功能之间的联系，为深入理解大脑开辟了新研究方向。该成果建立在此前研究基础上，此前研究已证实语速较快与老年人认知能力保持良好存在关联（Wei 等，2024）。
新研究成果发表于《言语、语言与听力研究杂志》。
"关键信息很明确：言语节奏不仅是表达风格问题，更是脑健康的敏感指标，"贝克斯特罗特曼研究所高级科学家、本研究 senior 作者杰德·梅尔策博士表示。该研究题为《自然言语分析可揭示成年期执行功能的个体差异》。
研究要求参与者用自身语言描述复杂图片，同时完成标准执行功能测试。研究人员运用人工智能分析录音，识别出数百个细微特征，包括停顿、填充词和节奏模式。这些特征能可靠预测认知测试表现，即使在考虑年龄、性别和教育程度后依然有效。
执行功能随年龄增长而衰退，且常在痴呆症早期受损，但传统测试难以追踪——因其耗时且易受练习效应（因熟悉度导致的表现提升）干扰。相比之下，自然言语是日常行为，可重复、无干扰、大规模测量。它还能以生态有效方式提供处理速度信息，作为认知完整性的敏感指标，无需设定强制时限——这恰恰是多数传统认知任务难以捕捉的。
鉴于自然言语分析的便捷性、实用性和敏感性，它非常适合重复评估，可识别认知衰退速率异常的人群，进而发现痴呆症高风险个体。
"这项研究为开发新工具奠定基础，未来或可在临床甚至家庭环境中追踪认知变化。早期检测对任何治愈或干预措施都至关重要，因为痴呆症涉及渐进性脑退化，而早期干预可能延缓病程，"梅尔策博士强调。
研究团队指出，需开展纵向研究，通过长期追踪个体言语变化来区分正常衰老与疾病早期征兆。他们同时指出，将自然言语分析与其他测量手段结合，可使认知衰退的早期检测更精准、更易普及。
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