과학자들은 인지 저하를 경고하는 언어 특성을 확인했습니다: ScienceAlert

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우리 중 많은 사람들이 일상생활에서 단어를 찾는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 어려움은 일반적으로 나이가 들수록 더욱 두드러집니다.

올바른 단어를 반복해서 찾는 데 어려움이 있으면 뇌에 변화가 있다는 의미일 수 있습니다. 결정된 알츠하이머병의 초기(“전임상”) 단계에서는 더 뚜렷한 증상이 나타나기 전입니다.

그러나 A 최근 연구 토론토 대학 연구진의 연구에 따르면 단어 찾기의 어려움이 아니라 말하는 속도가 노인의 뇌 건강을 나타내는 가장 정확한 지표인 것으로 나타났습니다.

연구자들은 18~90세의 건강한 성인 125명에게 장면을 자세히 묘사하도록 요청했습니다. 이러한 설명에 대한 녹음은 나중에 인공 지능 소프트웨어로 분석되어 음성 속도, 단어 사이의 일시 중지, 사용된 단어의 다양성과 같은 특징을 추출했습니다.

참가자들은 또한 집중력, 사고 속도, 작업 계획 및 실행 능력을 측정하는 표준 테스트 배터리를 완료했습니다. 이러한 ‘집행’ 능력의 연령 관련 감소는 개인의 일일 말하기 속도와 밀접하게 연관되어 있으며, 이는 올바른 단어를 찾는 데 어려움을 겪는 것보다 더 광범위한 감소를 시사합니다.

이 연구의 한 가지 새로운 측면은 사물의 이름을 지정하는 두 단계, 즉 올바른 단어를 찾고 입에 큰 소리로 말하는 방법을 가르치는 지능적인 작업인 그림 단어 간섭 작업을 사용하는 것입니다.

이 작업 동안 참가자들에게는 의미와 관련된 단어(예: “걸레” – 사진 이름을 생각하기 어렵게 함)의 오디오 클립을 재생하는 동안 일상적인 물건(예: 빗자루)의 사진이 표시되었습니다. 비슷하게 들렸습니다(예: “groom” – 그러면 더 쉬울 수 있음).

흥미롭게도 이 연구는 노인들의 자연스러운 말하기 속도가 사진 이름을 지정하는 속도와 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 이는 기억에서 단어를 검색하는 데 있어 특정한 어려움보다는 처리 속도가 전반적으로 느려지는 것이 나이에 따른 더 넓은 인지적, 언어적 변화의 기초가 될 수 있음을 강조합니다.

결과를 더욱 강력하게 만드는 방법

이 연구의 결과는 흥미롭지만, 이미지 기반 단서에 반응하여 단어를 찾는 것은 제한되지 않은 일상 대화에서 어휘의 복잡성을 반영하지 못할 수도 있습니다.

참가자가 특정 범주(예: 동물 또는 과일)에서 또는 지정된 기간 내에 특정 문자로 시작하는 가능한 한 많은 단어를 생성하도록 요구하는 언어 유창성 작업을 그림 이름 지정과 함께 사용하여 “말의 끝”을 더 잘 포착할 수 있습니다. 혀”현상.

혀끝 현상은 부분적으로 기억하고 단어를 알고 있다는 느낌에도 불구하고 일시적으로 기억에서 단어를 검색할 수 없는 현상을 말합니다.

이러한 작업은 자연스러운 말하기와 관련된 프로세스와 유사하게 개인의 어휘에서 단어를 적극적으로 검색하고 생성하기 때문에 그림 단어 간섭 작업보다 일상 대화에 대한 더 나은 테스트입니다.

언어 유창성 수행 능력은 나이가 들어감에 따라 크게 감소하지 않습니다(그림 참조). 2022년 연구), 이러한 작업에 대한 성과가 좋지 않으면 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환을 나타낼 수 있습니다.

이러한 검사는 사람들의 나이에 따른 단어 검색 능력의 일반적인 변화를 고려하여 의사가 정상적인 노화에서 예상되는 것 이상의 손상을 식별하고 잠재적인 신경퇴행성 상태를 감지할 수 있기 때문에 유용합니다.

언어 유창성 테스트는 언어, 기억 및 실행 기능과 관련된 뇌의 다양한 영역을 다루므로 인지 저하로 인해 뇌의 어느 영역이 영향을 받는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

토론토 대학 연구의 저자는 참가자의 단어 찾기 어려움에 대한 주관적인 경험과 연설 중 일시 중지와 같은 객관적인 측정을 연구했을 수 있습니다. 이는 관련된 인지 과정에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 것입니다.

단어 검색의 “느낌” 어려움에 대한 주관적인 보고는 행동 데이터를 보완하는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으며, 이는 조기 인지 저하를 측정하고 감지하기 위한 보다 강력한 도구로 이어질 수 있습니다.

열린 문

그러나 이 연구는 우리가 말하는 내용뿐만 아니라 얼마나 빨리 말하는지도 중요하다는 점을 보여줌으로써 향후 연구에 흥미로운 문을 열었습니다. 이는 인지 변화를 드러낼 수 있습니다.

본 연구는 인간의 언어 데이터를 컴퓨터 기술을 통해 분석하고 이해하는 자연어 처리 기술(인공지능의 일종)을 활용하여 공인의 말과 글의 미묘한 변화를 관찰해온 기존 연구를 발전시킨다. 로날드 리건 그리고 아이리스 머독 치매 진단을 받기 몇 년 전이었습니다.

이러한 기회주의적 보고서는 치매 진단 후의 회고를 기반으로 한 것이었지만, 본 연구는 보다 체계적이고 데이터 중심적이며 미래지향적인 접근 방식을 제시합니다.

자연어 처리의 급속한 발전을 사용하면 말하는 속도가 느려지는 등의 언어 변화를 자동으로 감지할 수 있습니다.

이 연구는 더 심각한 증상이 나타나기 전에 위험에 처한 사람들을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 인지 건강의 중요하고 정확한 지표로서 말하기 속도 변화의 잠재력을 강조합니다.

클레어 랭커스터강사, 치매, 서식스 대학교 그리고 앨리스 스탠튼박사과정생, 치매, 서식스 대학교

이 기사는 다음에서 재출판되었습니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 따라. 읽다 원본 기사.

이 기사의 이전 버전은 2024년 3월에 게시되었습니다.