说话往往在最不方便的时刻背叛我们：我们努力寻找一个词，明明知道要说什么，却无法找到那个难以捉摸的词语。这种体验被称为“alethologica”，是衰老的常见症状，但在某些情况下，也可能是阿尔茨海默病早期阶段的信号，远早于更明显的症状出现。
通过言语追踪大脑健康
最近，多伦多大学的研究大厅里诞生了一项引人入胜的分析。与普遍的看法相反，他们发现说话速度比无法回忆词语更能诊断神经健康。研究人员研究了一组125名年龄在18到85岁之间的成年人，要求他们尽可能详细地描述一个场景。响应被记录下来，然后由人工智能软件进行分析，测量他们的说话速度、停顿长度和词汇多样性。此外，所有参与者完成了一系列旨在评估其专注力、思维速度和任务管理能力的测试。值得注意的是，研究人员发现参与者的日常说话速度与这些“执行”技能的年龄相关认知衰退之间存在相关性，表明衰退范围不仅限于找词困难。
分析的新视角
特别值得一提的是引入了一种独特的“图片-词语干扰任务”。这种方法要求参与者首先识别一个物体，然后指导嘴巴形成词语。进一步探索随着年龄增长而来的丰富认知和语言变化，研究展示了一个人的自然说话速度与其快速命名图像的能力之间的相关性。然而，为了更准确地描绘我们的口头适应能力，将图片命名测试的结果与“口头流畅任务”结合起来会更有益。这些任务要求参与者在短时间内从给定类别或特定字母开始尽可能多地产生词语。这些任务更好地反映了日常生活对话，因为它们涉及从词汇中主动检索和生成词语。
言语与认知衰退
口头流畅任务还有另一个关键功能：它们作为认知健康的标志。与年龄相关的词语检索能力变化是正常的，但在这些测试中表现出不成比例的困难可能是阿尔茨海默病等神经退行性疾病早期的迹象。为了进一步推进研究，多伦多团队可能会考虑评估参与者个人经历的词语查找困难，除了像说话停顿这样的客观指标。这些个人叙述可以提供关于认知过程的额外视角。
展望未来
这项研究是一个重要的进展，揭示了我们的认知健康不仅可以通过我们说什么来衡量，还可以通过我们说话的速度来衡量。通过利用不断进步的自然语言处理技术来检测说话速度的变化，我们可以在更严重的症状出现之前识别出有风险的人群。
通过言语监测大脑健康
该研究强调了言语作为了解大脑随年龄变化的重要标志的日益重要性。与依赖故意反应的传统认知测试不同，自然言语提供了潜在认知过程的有机反映。研究人员发现，日常言语模式（如说话速度、停顿长度和词汇多样性）为一个人的执行功能和处理能力提供了宝贵的线索。使言语分析特别吸引人的是其可访问性，因为对话是日常生活的一部分。因此，言语分析是一种低成本、非侵入性的脑健康监测方法。这种方法不仅减少了早期检测的障碍，还为社区卫生环境中的广泛应用打开了大门。
研究的更广泛影响
通过利用言语，医疗保健提供者可以在不依赖专门设备的情况下识别老年群体中认知衰退的早期迹象。此外，基于言语的评估有可能补充其他诊断工具。当与成像技术或基因检测结合时，它们可以提供一个更完整的个体认知轨迹图。这种多方面的方法确保了对老龄化和神经健康更个性化的理解，可能为对抗阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病制定主动护理策略奠定基础。
该研究发表在《Taylor and Francis online》杂志上。
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