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言语经常在最不方便的时候背叛我们：我们抓住一个词，确切地知道我们想说什么，但无法找回那个难以捉摸的词。这种被称为“lethologica”的经历是衰老的常见症状，但在某些情况下，也可能预示着阿尔茨海默病的早期阶段，远在出现更明显的迹象之前。通过语音追踪大脑健康
最近，多伦多大学的研究大厅里出现了一项引人入胜的分析。与普遍看法相反，他们发现说话速度比无法检索单词更能诊断神经健康。
研究人员对125名年龄在18至85岁之间的成年人进行了研究，要求他们尽可能详细地描述一个场景。这些反应被记录下来，然后由人工智能软件进行检查，该软件测量了他们的语速、停顿时间和词汇量的多样性。此外，所有参与者都完成了一系列测试，旨在评估他们的专注力、思维速度和任务管理能力。值得注意的是，研究人员发现，参与者的日常语速与这些“执行”
技能与年龄相关的认知能力下降之间存在相关性，这表明这种下降不仅仅是难以找到正确的单词。一种新的分析镜头
特别值得注意的是引入了一种独特的“图片单词干扰任务”。这种方法要求参与者首先识别一个物体，然后指示他们的嘴形成单词。该研究进一步探索了随着年龄的增长而出现的丰富的认知和语言变化，证明了一个人的自然语速与他们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语言适应性，将图片命名测试的结果与“语言流畅性任务”相结合是有益的，该任务要求参与者在短时间内从给定类别或以特定字母开头生成尽可能多的单词。这些任务是日常对话的更好指标，因为它们涉及从一个人的词汇中主动检索和生成单词。言语和认知能力下降
口语流利性任务还有另一个关键功能：它们是认知健康的标志。
与年龄相关的单词检索能力变化是完全正常的，但在这些测试中不成比例地挣扎可能是阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的早期征兆。为了进一步研究，多伦多团队可能会考虑除了言语停顿等客观指标外，还要衡量参与者在找词困难方面的个人经历。这些个人叙事可以为正在发挥作用的认知过程提供更多的视角。展望未来
这项研究是一个重大的进步，它表明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。
通过利用我们不断进步的自然语言处理技术来检测语速的变化，我们可以在出现更严重的症状之前识别出有风险的人。通过言语监测大脑健康
这项研究强调了言语作为理解大脑如何随年龄变化的标志物的重要性日益增加。与依赖于深思熟虑的反应的传统认知测试不同，自然语音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——如语速、停顿时间和词汇多样性——为一个人的执行功能和处理能力提供了有价值的线索。
使语音分析特别引人注目的是它的可访问性，因为对话是日常生活的一部分。因此，语音分析是一种低成本、非侵入性的监测大脑健康的方法。这种方法不仅减少了早期发现的障碍，而且为在社区卫生环境中广泛使用打开了大门。研究的更广泛影响
通过利用语音，医疗保健提供者可以在不需要专门设备的情况下识别老龄化人群认知能力下降的早期迹象。此外，基于语音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相结合时，它们可以提供更完整的个人认知轨迹图。这种多方面的方法确保了对衰老和神经健康的更个性化的理解，并可能为对抗阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病的积极护理策略奠定基础。这项研究发表在《泰勒和弗朗西斯》在线杂志上。—–
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