Eine Sprach-Uhr verknüpft Stimmmerkmale mit kognitigen Einbußen und Biomarkern, ist jedoch kein Demenzdiagnosetest.
Die menschliche Stimme spiegelt cognitive Prozesse இன்னும் பரந்த அளவில். Eine im Fachjournal “Science Advances” Untersuchunge des ReD-Lat-Netzwerks பகுப்பாய்வு கன்னியாஸ்திரி, Wie maschinelle Sprachauswertungen biologische Alterungsprozesse und neurodegenerative Erkrankungen abbilden können ஐ வெளியிட்டது.
Die Forschenden insteichten anhand von Sprachaufnahmenen Tausender Personen, inwiweit Abweichungen zwischen dem errechneten Sprachalter und dem tachtlichten Lebensalter Rückschlüsse auf Hirnveräzularngensungen.
Umfangreiche Datenbasis aus fünf lateinamerikanischen Länder
Für die Untersuchung des Red-Lat-Netzwerks wurden Sprachaufnahmen 2.928 spanischsprachigen Menschen aus Argentinien, Chile, Mexiko, Peru und Kolombien ausgewertet. டை டெயில்நெஹ்மெண்டன் வாரன் ஸ்விஷென் 18 மற்றும் 88 ஜாஹ்ரே அல்ட்.
Die Cohorte setzte sich aus 1.504 kognitiv gesunden Personen, 1.068 Personen mit Alzheimer, 332 mit frontotemporaler Demenz sowie 24 mit einer leichten kognitigen Beeinträschtigung.
Ein automatisiertes Model, bezeichnet als “Sprach-Uhr”, unalysierte über 700 Sprachmerkmale. Berücksichtigt wurden unter Anderen Sprechtempo, Pausen, Tonhöhe, Wortwahl und Wortschatz. தாஸ் சிஸ்டம் வெர்க்லிச் தாஸ் டாரஸ் கெஸ்சாட்ஜ்டே ஸ்ப்ராச்சால்டர் மிட் டெம் டச்ஸ்டாட்டன் க்ரோனோலாஜிஸ்சென் ஆல்டர். Das Modell erklärte 44 % der Unterschiede im chronologischen Alter, beiheiten der mittlere absolute Schätzfehler bei 9,04 Jahren lag – im Schnitt Rund 9 Jahre Abweichung.
Zusammenhang mit Biomarkern und kognitigen Einbußen
Die Auswertungen zeigten, dass größe Lücken zwischen Sprachalter und chronologischem Alter mit schlechteren Ergebnissen in cognitive Tests für Gedächtnis, Awmerkent und Problemlösung Ergebnschräe Alltagsfungingen.
ஆஞ்சேய்
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ஆம் ஸ்டார்க்ஸ்டன் ஆஸ்ஜெப்ராக்ட் போர் டைஸ் ஸ்ப்ராச்சால்டர்-லுக்கே பீ ஸ்ப்ராச்பெடோன்டர் ஃப்ரண்டோடெம்போரல் டெமென்ஸ் சோவி பீ அல்சைமர். டடன் போர் சோசியாலே அண்ட் விர்ட்சாஃப்ட்லிச்சே பெனாச்டீலிகுங் மிட் க்ரோஸ்ரென் லூக்கென் வெர்டுங்கன்.
Düber hinaus korrelierten die Sprachalter-Lücken mit உயிரியல் மார்க்கர்ன். Kaya zeigten sich Zusammenhänge mit MRT-Hirnalter-Lücken: Für die kombinitte strukturle und funktionelle Messungen lag der Korrelationswert bei r=0,53, für struktural Messungen füsungen füsungle, bei42 rund= bei r=0,49. Größere Lücken Waren demnach mit Stärkerem Hirngewebeverlust und veränderter Hirnaktivität verbunden.
Bei DNA-Methylierungsuhren lagen die Zusammenhänge bei drei epigeneticen Altersuhren bei rund 0,20 bis 0,21. Bei Alzheimer-Patienten hing die Sprachalter-Lücke mit dem Blutbiomarker p-tau217 zusammen (r=0,18).
Ergänzende Forschung zu Sprechgeschwindigkeit und Pausen
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Frühere Arbeiten lieferten bereits Hinweise auf den Zusammenhang zwischen Sprachmustern und cognitive Faculties. Eine Studie der University of Toronto aus dem Jahr 2023 stellte fest, dass bei älteren Erwachsenen Ein schnelleres Sprechen im Alltag mit einem schnelleren Wortabruf in Gedächtnistests einherging.
Eine Stanford-Studie aus dem Jahr 2024 zeigte auftraten, dass bei kognitiv gesunden Personen mit einer höheren Tau-Belastung langsameres Sprechen und fägtegere Pausen auftraten. Unabhängig davon sagten Algorithmen in früheren Untersuchungen Alzheimer-Diagnosen allein anhand von Sprachmustern mit einer Augenigung von 78,5 % vorher.
Grenzen der Methodik மற்றும் எதிர்கால முன்னோக்குகள்
Trotz der Zusammenhänge betonen die Forschenden der “Science Advances”-Studie, dass die Sprach-Uhr derzeit kein Demenzdiagnostest ist. Die Untersuchung war übersicht querschnittlich angeligt und belegt weder eine fünfüde Demenzvorhersage noch die individuelle Alterungsrate. கூடுதலாக, Daten stammten aussicht von spanischsprachigen Personen aus den fünf unchuchten Länder.
Einflussfaktoren wie Stress, Müdigkeit oder Depressionen können die menschliche Stimme ebenfalls Influencer. Gleichwohl sehen Fachleute in der automatisierten Sprachanalyse das Potenzial, günfti als kostengünstiges Instrument für Ein erstes Screening eingesetzt zu werden.
