Недавнее исследование ученых из Центра гериатрической помощи Baycrest Corporation в Канаде открывает новую перспективу в оценке когнитивных функций человека. Анализ повседневной речи оказался мощным инструментом для отслеживания состояния мозга, особенно в пожилом возрасте. Это открытие, опубликованное в журнале Journal of Speech, Language, and Hearing Research, демонстрирует, что даже тонкие маркеры речи, такие как паузы, слова-заполнители и затруднения при подборе слов, могут тесно коррелировать с исполнительными функциями — ключевыми умственными навыками, ответственными за память, планирование и гибкость мышления.
Исполнительные функции, которые отвечают за способность планировать, решать проблемы и адаптироваться к новым ситуациям, часто начинают снижаться с возрастом. Однако их снижение трудно отслеживать с помощью традиционных тестов, поскольку улучшение результатов в таких тестах может быть связано просто с привычкой или опытом выполнения задания. В отличие от этого, повседневная речь, как естественная и непринужденная форма общения, может предоставить более точную и объективную информацию о состоянии когнитивных функций человека, особенно в старшем возрасте.
Ученые использовали передовые алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы анализировать особенности речи участников исследования. Они сосредоточились на таких маркерах, как паузы, использование слов-заполнителей ("ээ", "мм") и трудности при подборе слов. Результаты показали, что эти аспекты речи устойчиво предсказывают результаты когнитивных тестов, даже с учетом таких факторов, как возраст, пол и уровень образования.
Одним из ключевых выводов исследования является то, что структура речи может служить точным индикатором состояния когнитивных функций. Например, более быстрые темпы речи у пожилых людей часто ассоциируются с лучшими когнитивными способностями и сохранением исполнительных функций. В ходе эксперимента участникам предлагалось описывать сложные изображения и проходить стандартизированные тесты на исполнительные функции.
Анализ речи с использованием искусственного интеллекта позволил ученым выявить такие маркеры, как продолжительные паузы, трудности в подборе слов и закономерности в речи, которые могут сигнализировать о снижении когнитивной активности. Это позволяет отслеживать изменения в умственных способностях на более ранних стадиях, чем традиционные методы, и без необходимости прохождения сложных и длительных тестов.
Это исследование имеет огромный потенциал для улучшения диагностики когнитивных нарушений и заболеваний, таких как деменция и болезнь Альцгеймера, которые затрудняют обычную диагностику на ранних стадиях. Повседневная речь может стать доступным и эффективным способом мониторинга состояния мозга, особенно у пожилых людей, для которых регулярные когнитивные тесты могут быть утомительными или трудными.
Такой подход может также способствовать раннему выявлению когнитивных проблем и позволит врачам более точно прогнозировать развитие заболеваний, улучшая тем самым качество жизни пациентов и их лечение. Кроме того, использование речи для отслеживания когнитивных функций может быть полезным инструментом для исследований и разработки новых методов терапии.
"Повседневная речь дает информацию о скорости обработки информации — чувствительном показателе когнитивного здоровья", — отметила Каролина Пуэнте-Лелиевре, руководитель исследования.
|
Маркер речи |
Как связан с когнитивным здоровьем |
Примечания |
|
Паузы в речи |
Увеличение пауз может указывать на замедление мыслительных процессов |
Признак затруднений в поиске слов |
|
Слова-заполнители ("ээ", "мм") |
Чрезмерное использование может свидетельствовать о снижении когнитивной гибкости |
Признак недостаточной уверенности в ответах |
|
Трудности в подборе слов |
Понижение быстроты подбора слов связано с ухудшением исполнительных функций |
Задержка в реакции, возможное раннее проявление когнитивных нарушений |
А что если такая методика диагностики станет доступной в повседневной жизни?
Это позволит людям следить за состоянием своих когнитивных функций без необходимости посещения врачей, обеспечив более широкий доступ к ранней диагностике.
|
Параметр |
Плюсы |
Минусы |
|
Простота применения |
Легкость внедрения в повседневную практику |
Может потребовать специфического оборудования и программного обеспечения |
|
Доступность |
Доступность для широкой аудитории, не требующая специальных навыков |
Может потребоваться обучение для точной интерпретации результатов |
|
Эффективность |
Позволяет оперативно выявлять проблемы |
Не заменяет полное медицинское обследование и диагностику |
Ошибка: использование только традиционных методов диагностики для выявления когнитивных нарушений.
Последствие: упущение ранних признаков заболеваний и снижение точности диагностики.
Альтернатива: применение анализа речи как дополнительного инструмента для мониторинга когнитивных функций, что поможет своевременно выявлять проблемы.
Что такое исполнительные функции и как они связаны с речью?
Исполнительные функции включают навыки, такие как память, планирование и гибкость мышления. Эти функции отражаются в речи через скорость подбора слов, паузы и использование слов-заполнителей.
Как анализ речи может помочь в диагностике когнитивных заболеваний?
Повседневная речь может выявить тонкие изменения в когнитивной активности, которые трудно заметить при традиционных тестах, например, увеличение пауз или трудности в подборе слов.
Что такое алгоритм AlphaFold и как он используется в исследовании?
AlphaFold — это алгоритм искусственного интеллекта, который помогает анализировать и восстанавливать структуру белков, что сыграло важную роль в изучении связи речи и когнитивных функций.
Исследование, проведенное учеными из Оклендского университета, открывает новые возможности для диагностики когнитивных нарушений. Повседневная речь может стать важным инструментом для отслеживания состояния мозга, а использование искусственного интеллекта позволит делать этот процесс быстрым и точным.