TORONTO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass alltägliche Sprachmuster wichtige Hinweise auf die kognitive Gesundheit geben können. Forscher haben herausgefunden, dass subtile Merkmale wie Pausen und Füllwörter eng mit der exekutiven Funktion verknüpft sind, einem zentralen Bestandteil der kognitiven Integrität. Diese Erkenntnisse könnten die Früherkennung von Demenz revolutionieren.
Die Art und Weise, wie wir im Alltag sprechen, könnte wertvolle Einblicke in unsere Gehirngesundheit bieten. Eine aktuelle Studie von Baycrest, der Universität Toronto und der York University hat gezeigt, dass subtile Merkmale der Sprachzeit, wie Pausen und Füllwörter, eng mit der exekutiven Funktion verbunden sind. Diese Funktionen sind entscheidend für das Gedächtnis und das flexible Denken. Die Forschung nutzt KI, um natürliche Sprache zu analysieren und zeigt, dass diese sprachlichen Merkmale die Leistung bei kognitiven Tests unabhängig von Alter, Geschlecht oder Bildung vorhersagen können.
Die Untersuchung hebt hervor, dass natürliche Sprache eine vielversprechende Methode zur Früherkennung und langfristigen Überwachung kognitiver Veränderungen darstellt, die mit einem Demenzrisiko verbunden sind. Da Sprache mühelos zu erfassen ist und keine Übungseffekte aufweist, bietet sie eine skalierbare Möglichkeit, frühe Gehirnveränderungen zu überwachen. Dies könnte insbesondere für Personen von Bedeutung sein, die ein erhöhtes Risiko für Demenz haben.
Die Forscher verwendeten maschinelles Lernen, um Hunderte subtiler sprachlicher Hinweise zu identifizieren, die mit der kognitiven Gesundheit in Verbindung stehen. Diese Modelle konnten zuverlässig die Leistung bei Tests der exekutiven Funktion vorhersagen, selbst wenn Faktoren wie Alter, Geschlecht und Bildung berücksichtigt wurden. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung natürlicher Sprache als Werkzeug zur Früherkennung kognitiver Beeinträchtigungen.
Dr. Jed Meltzer, leitender Wissenschaftler am Rotman Research Institute von Baycrest, betont die Notwendigkeit von Langzeitstudien, um normale Alterungsprozesse von frühen Krankheitszeichen zu unterscheiden. Die Kombination natürlicher Sprache mit anderen Messungen könnte die Präzision und Zugänglichkeit der Früherkennung kognitiver Beeinträchtigungen erheblich verbessern. Diese Forschung wird von Mitacs Accelerate und dem Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada unterstützt.
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