科學家發(fā)現(xiàn)一種預示認知能力下降的言語特征

你能把 whatchamacallit 遞給我嗎?它就在那邊,就在那個東西旁邊。

我們中的許多人在日常生活中都會遇到 “l(fā)ethologica”,即難以找到單詞。而且它通常會隨著年齡的增長而變得更加突出。

經(jīng)常難以找到合適的詞可能預示著大腦的變化一致隨著阿爾茨海默病疾病 – 在更明顯的癥狀出現(xiàn)之前。

但是,最近的研究來自多倫多大學的研究表明,更準確的指標是老年人大腦健康的語速,而不是找詞的困難。

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描述一個場景。這些描述的錄音隨后由人工智能(AI) 軟件提取說話速度、單詞之間停頓的持續(xù)時間以及所用單詞的種類等特征。

參與者還完成了一套標準的測試,這些測試用于測量注意力、思維速度以及計劃和執(zhí)行任務的能力。這些 “執(zhí)行 ”能力的年齡相關下降與一個人的日常說話速度密切相關,這表明更廣泛的下降不僅僅是難以找到合適的詞。

(人物圖片/Canva)

這項研究的一個新穎之處在于使用了“圖片-單詞干擾任務”,這是一項巧妙的任務,旨在將命名物體的兩個步驟分開:找到正確的單詞并指導嘴巴如何大聲說出來。

在這項任務中,向參與者展示日常物品(如掃帚)的圖片,同時播放一個含義相關的單詞的音頻剪輯(例如“mop”——這讓人更難想出圖片的名稱)或聽起來相似的單詞(例如“groom”——這更容易)。

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。這突出表明,處理的普遍減慢可能是隨著年齡增長而更廣泛的認知和語言變化的基礎,而不是單詞記憶檢索的特定挑戰(zhàn)。

阿爾茨海默氏癥解釋道。

如何使發(fā)現(xiàn)更強大

雖然這項研究的結果很有趣,但在不受約束的日常對話中,尋找回應基于圖片的線索的單詞可能無法反映詞匯的復雜性。

語言流利度任務要求參與者在一定時間內(nèi)從給定類別(例如,動物或水果)中生成盡可能多的單詞,或者以特定字母開頭,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)象是指暫時無法從記憶中檢索單詞,盡管部分回憶并且感覺該單詞是已知的。

這些任務被認為是比圖片詞干擾任務更好的日常對話測試,因為它們涉及從一個人的詞匯表中主動檢索和產(chǎn)生單詞,類似于自然語音所涉及的過程。

雖然語言流利度不會隨著正常衰老而顯著下降(如2022 年研究),但這些任務表現(xiàn)不佳可能表明患有神經(jīng)退行性疾病,例如阿爾茨海默氏癥。

這些測試很有用,因為它們解釋了隨著年齡的增長,單詞檢索能力的典型變化,使醫(yī)生能夠識別超出正常衰老預期范圍的損傷,并可能檢測出神經(jīng)退行性疾病。

語言流利度測試涉及涉及語言、記憶和執(zhí)行功能的各個大腦區(qū)域,因此可以深入了解大腦的哪些區(qū)域受到認知能力下降的影響。

多倫多大學研究的作者本可以調(diào)查參與者對找詞困難的主觀體驗以及語音停頓等客觀測量。這將提供對所涉及的認知過程的更全面理解。

關于努力檢索單詞的 “感覺 ”的個人報告可以提供有價值的見解,以補充行為數(shù)據(jù),從而有可能為量化和檢測早期認知能力下降提供更強大的工具。

語言流利度測試可以深入了解大腦的哪些區(qū)域受到認知能力下降的影響。(Motortion/Canva 公司)

開門

盡管如此,這項研究為未來的研究打開了令人興奮的大門,表明揭示認知變化的不僅僅是我們說什么,而且我們說的速度也很好。

通過利用自然語言處理技術(一種 AI),該技術使用計算技術來分析和理解人類語言數(shù)據(jù),這項工作推進了以前的研究,這些研究注意到公眾人物的口語和書面語言的細微變化,例如羅納德·里根艾里斯·默多克在他們被診斷出癡呆癥之前的幾年里。

雖然這些機會主義報告是基于癡呆診斷后的回顧,但這項研究提供了一種更加系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動和前瞻性的方法。

利用自然語言處理的快速發(fā)展將允許自動檢測語言變化,例如語速減慢。

這項研究強調(diào)了語速變化作為認知健康重要而微妙的標志的潛力,這可能有助于在更嚴重的癥狀變得明顯之前識別處于危險中的人。

克萊爾·蘭卡斯特, 講師, 癡呆癥,薩塞克斯大學愛麗絲·斯坦頓, 博士生, 癡呆癥,薩塞克斯大學

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本文的早期版本發(fā)表于 2024 年 3 月。

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