科學(xué)家發(fā)現(xiàn)預(yù)示著認(rèn)知能力下降的言語特征

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我們中的許多人在日常生活中都會(huì)經(jīng)歷“l(fā)ethologica”，或難以找到單詞。它通常會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而變得更加突出。

經(jīng)常難以找到正確的單詞可能預(yù)示著大腦的變化一致早期（“臨床前”）階段阿爾茨海默氏癥疾病 – 在出現(xiàn)更明顯的癥狀之前。

但是，一個(gè)近期研究多倫多大學(xué)（University of Toronto）的研究表明，語速是老年人大腦健康的更準(zhǔn)確指標(biāo)，而不是尋找單詞的難度。

研究人員要求125名年齡在18至90歲之間的健康成年人詳細(xì)描述一個(gè)場(chǎng)景。這些描述的錄音隨后由以下人員分析：人工智能（AI） 軟件，用于提取諸如說話速度、單詞之間的停頓持續(xù)時(shí)間以及使用的單詞種類等特征。

參與者還完成了一套標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試，用于測(cè)量注意力、思維速度以及計(jì)劃和執(zhí)行任務(wù)的能力。與年齡相關(guān)的這些“執(zhí)行”能力的下降與一個(gè)人的日常言語速度密切相關(guān)，這表明這種下降不僅僅是難以找到正確的詞。

這項(xiàng)研究的一個(gè)新穎之處在于使用了“圖片-單詞干擾任務(wù)”，這是一項(xiàng)巧妙的任務(wù)，旨在將命名對(duì)象的兩個(gè)步驟分開：找到正確的單詞并指導(dǎo)嘴巴如何大聲說出來。

在這項(xiàng)任務(wù)中，向參與者展示了日常物品（如掃帚）的圖片，同時(shí)播放了一個(gè)單詞的音頻片段，該單詞要么在含義上相關(guān)（例如“拖把”——這使得人們更難想到圖片的名稱）或聽起來相似（例如“groom”——這可以更容易）。

有趣的是，研究發(fā)現(xiàn)，老年人的自然語速與他們命名圖片的速度有關(guān)。這凸顯了處理速度的普遍減慢可能是隨著年齡增長(zhǎng)而發(fā)生更廣泛的認(rèn)知和語言變化的基礎(chǔ)，而不是單詞記憶檢索的特定挑戰(zhàn)。

如何使調(diào)查結(jié)果更有力

雖然這項(xiàng)研究的結(jié)果很有趣，但根據(jù)基于圖片的線索尋找單詞可能無法反映不受約束的日常對(duì)話中詞匯的復(fù)雜性。

語言流利度任務(wù)要求參與者在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)從給定類別（例如，動(dòng)物或水果）中生成盡可能多的單詞或以特定字母開頭，可以與圖片命名一起使用，以更好地捕捉“舌尖”現(xiàn)象。

舌尖現(xiàn)象是指暫時(shí)無法從記憶中檢索一個(gè)單詞，盡管有部分回憶和感覺該單詞是已知的。

這些任務(wù)被認(rèn)為是比圖片-單詞干擾任務(wù)更好的日常對(duì)話測(cè)試，因?yàn)樗鼈兩婕皬囊粋€(gè)人的詞匯中主動(dòng)檢索和產(chǎn)生單詞，類似于自然語音中涉及的過程。

雖然語言流利度表現(xiàn)不會(huì)隨著正常年齡的增長(zhǎng)而顯著下降（如2022年研究），這些任務(wù)表現(xiàn)不佳可能表明神經(jīng)退行性疾病，例如阿爾茨海默氏癥。

這些測(cè)試很有用，因?yàn)樗鼈兛梢越忉岆S著年齡的增長(zhǎng)，單詞檢索能力的典型變化，使醫(yī)生能夠識(shí)別超出正常衰老預(yù)期的損傷，并可能檢測(cè)神經(jīng)退行性疾病。

語言流暢性測(cè)試涉及涉及語言、記憶和執(zhí)行功能的各個(gè)大腦區(qū)域，因此可以深入了解大腦的哪些區(qū)域受到認(rèn)知能力下降的影響。

多倫多大學(xué)研究的作者本可以調(diào)查參與者在找詞困難方面的主觀體驗(yàn)，以及言語停頓等客觀指標(biāo)。這將提供對(duì)所涉及的認(rèn)知過程的更全面的理解。

關(guān)于難以檢索單詞的“感覺”的個(gè)人報(bào)告可以提供有價(jià)值的見解，補(bǔ)充行為數(shù)據(jù)，從而可能為量化和檢測(cè)早期認(rèn)知能力下降提供更強(qiáng)大的工具。

開門

盡管如此，這項(xiàng)研究為未來的研究打開了令人興奮的大門，表明不僅僅是我們說了什么，而且我們說的速度可以揭示認(rèn)知變化。

通過利用自然語言處理技術(shù)（一種人工智能），使用計(jì)算技術(shù)來分析和理解人類語言數(shù)據(jù)，這項(xiàng)工作推進(jìn)了先前的研究，這些研究注意到公眾人物的口語和書面語言的微妙變化，例如羅納德·里根和艾里斯·默多克在他們癡呆診斷之前的幾年里。

雖然這些機(jī)會(huì)主義報(bào)告是基于癡呆診斷后的回顧，但這項(xiàng)研究提供了一種更系統(tǒng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和前瞻性的方法。

使用自然語言處理的快速進(jìn)步將允許自動(dòng)檢測(cè)語言變化，例如語速減慢。

這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了語速變化作為認(rèn)知健康的重要而微妙的標(biāo)志的潛力，可以幫助在更嚴(yán)重的癥狀變得明顯之前識(shí)別有風(fēng)險(xiǎn)的人。

克萊爾·蘭開斯特， 講師， 癡呆癥，University of Sussex和愛麗絲·斯坦頓， 博士生， 癡呆癥，University of Sussex

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