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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260512202333.htm
原文作者：Baycrest Corporate Centre for Geriatric Care
来自贝克雷斯特（Baycrest）、多伦多大学和约克大学的最新研究表明，人们在日常对话中的言谈方式可以提供大脑健康的宝贵洞察。科学家发现，微妙的语言特征——包括停顿、语气词（如“呃”、“嗯”）以及检索词汇的困难——与执行功能（大脑处理记忆、规划、注意力和灵活思维的心理能力组合）有着密切联系。
这些发现提供了迄今为止最强有力的证据，证实了自然语言模式与关键认知能力之间的关联。该研究还扩展了此前的发现，即语速较快的老年人往往能更长时间地保持更强的思维能力。
“信息很明确：说话的时机不仅仅是风格问题，它是大脑健康的敏感指标，”该研究的资深作者、贝克雷斯特罗特曼研究所（Rotman Research Institute）高级科学家Jed Meltzer博士表示。
AI分析揭示隐藏的认知线索
在研究中，参与者被要求观察详细图像并用自己的语言进行描述，同时完成了旨在测量执行功能的既定测试。
研究人员随后利用人工智能对语音记录进行了深入检查。AI系统检测到了数百种微妙的语言特征，包括停顿的长短和频率、填充词的使用以及说话时的节奏模式。即使在排除了年龄、性别和教育程度等因素后，这些指标依然能一致地预测参与者在认知测试中的表现。
语言模式与痴呆症风险
执行功能会随年龄增长自然减弱，并常在痴呆症的早期阶段受到影响。然而，标准的认知测试由于耗时长且参与者容易因熟悉测试流程而产生“熟练效应”，难以进行高频重复测试。
自然语言或许能提供一种更简单的替代方案。由于说话是日常生活的一部分，它可以进行大规模、无创且频繁的监测。研究人员还指出，语言提供了对现实生活中处理速度和整体认知功能的宝贵洞察，且无需像传统认知评估那样设定严格的时间限制。
该团队相信，语言分析最终可能成为一种实用的方法，用于识别那些认知能力下降速度快于预期，并可能面临更高痴呆症风险的人群。
“这项研究为开发能够帮助在诊所甚至家中追踪认知变化的工具奠定了基础。对于任何治愈或干预措施而言，早期检测至关重要，因为痴呆症涉及大脑的渐进性退化，而这种退化是可以被减缓的，”Meltzer博士说。
研究人员表示，未来需要更多长期研究来追踪语言随时间的变化，并区分正常老化与疾病的早期迹象。他们还建议，将语言分析与其他健康指标相结合，可以使认知功能下降的早期检测更加准确、实用且易于推广。
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