كشفت دراسة علمية حديثة عن إمكانية استخدام أنماط الكلام وتحليل الخصائص الصوتية واللغوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، للكشف عن مؤشرات مبكرة للشيخوخة البيولوجية والتدهور المعرفي، بما في ذلك العلامات المرتبطة بمرض ألزهايمر.

وأجرى الدراسة باحثون من المعهد العالمي لصحة الدماغ، الذي يضم موقعين مضيفين في جامعة كاليفورنيا بسان فرانسيسكو وكلية ترينيتي في دبلن بأيرلندا، وشملت تحليل تسجيلات صوتية لـ2928 شخصاً من الناطقين الأصليين باللغة الإسبانية، بينهم أشخاص أصحاء وآخرون يعانون من ضعف الإدراك أو ألزهايمر أو الخرف الجبهي الصدغي.

وطوّر الباحثون أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أطلقوا عليها اسم "ساعة الكلام"، قادرة على تحليل أكثر من 700 خاصية صوتية ولغوية، تشمل طبقة الصوت وسرعة التحدث والإيقاع والمفردات المستخدمة وكمية الكلام والمحتوى العاطفي.

واستخدم الباحثون الأداة لتقدير ما أسموه "العمر الكلامي" لكل مشارك، ثم قارنوه بعمره الزمني الحقيقي، لاحتساب مؤشر "فجوة العمر الكلامي"، الذي يعكس مدى تقدم أو تأخر الخصائص الكلامية مقارنة بالعمر الفعلي للشخص.

وأظهرت النتائج أن المشاركين الأصحاء سجلوا عموماً فجوات أقل بين العمر الكلامي والعمر الزمني، في حين سجل المصابون بالضعف الإدراكي البسيط وألزهايمر والخرف الجبهي الصدغي فجوات أكبر.

كما وجد الباحثون ارتباطاً بين اتساع فجوة العمر الكلامي وضعف الأداء في عدد من الاختبارات المعرفية، فيما ارتبطت الفجوات الأكبر لدى المصابين بألزهايمر بارتفاع مستويات بروتين "تاو المفسفر 217" في بلازما الدم.

ونُشرت نتائج الدراسة في مجلة "ساينس أدفانسز"، وتشير إلى أن التغيرات في أنماط الكلام قد توفر مؤشرات تساعد على رصد بعض العمليات البيولوجية المرتبطة بالشيخوخة والتدهور المعرفي، وتفتح المجال أمام تطوير وسائل جديدة لدعم الكشف المبكر عن اضطرابات الدماغ.