作者：娜塔莎·纳切夫斯基-莱尔德，贝克雷斯特，2026年2月26日
自然的言语节奏模式或许能提供一种实用且灵敏的方法来检测早期认知衰退。
我们在日常对话中的说话方式或许能反映出我们大脑的运作状况。贝克雷斯特研究所、多伦多大学和约克大学的一项新研究发现，言语节奏中的一些细微之处，例如停顿、诸如“呃”、“嗯”之类的语气词以及词语表达困难的时刻，都与执行功能密切相关。执行功能指的是帮助我们进行计划、记忆信息、保持条理以及在不同任务之间切换的心理能力。
这项研究结果提供了迄今为止最清晰的证据，表明自然语速模式能够反映核心认知能力。该研究并非仅仅依赖于受控环境下的正式测试，而是指出日常对话本身就可能蕴含着可测量的脑部健康信号。这项研究建立在早期研究的基础上，早期研究表明，语速越快，老年人的认知能力越强（Wei et al., 2024），而这项研究则将这一发现扩展到了语速和流畅度等更为微妙的特征。
“结论很明确：语速不仅仅是风格问题，它还是脑部健康的一个敏感指标，”贝克雷斯特罗特曼研究所高级科学家、该研究的资深作者杰德·梅尔策博士说道。
人工智能揭示隐藏的认知信号
为了探究这种联系，研究人员要求参与者用自己的语言描述复杂的图像，然后完成旨在测量执行功能的既定测试。研究人员利用人工智能详细分析了语音录音，识别出数百个精细的时间和流畅性标记，包括人们停顿的频率、使用填充词的频率以及在回忆某个词语前犹豫的频率。即使在研究人员调整了年龄、性别和教育程度等因素后，这些模式仍然是认知测试表现的强有力预测指标。
研究结果表明，日常言语的节奏和流畅性可能提供一种实用且可扩展的认知健康监测方法，从而有可能更早地洞察那些原本可能被忽视的认知变化。
日常语音优于标准测试
执行功能会随着年龄增长而衰退，并且在痴呆症早期就常常受损，但传统的测试方法难以追踪这些功能的变化。传统测试耗时费力，且容易受到练习效应的影响，即由于熟悉而导致的表现提升。相比之下，自然语音是一种日常行为，可以重复、无干扰地进行大规模测量。它还能以生态有效的方式提供有关处理速度的信息，作为认知完整性的敏感指标，且无需设定时间限制——这是大多数传统认知任务难以捕捉的。鉴于自然语音分析的便捷性、易用性和灵敏度，它是重复评估的理想选择，可以识别认知能力下降速度高于预期、且可能面临较高痴呆风险的个体。“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，令人振奋。早期发现对于任何治疗或干预都至关重要，因为痴呆症涉及大脑的进行性退化，而这种退化是可以延缓的。”梅尔策博士说道.
纵向追踪将提高检测精度 研究人员强调，需要开展纵向研究，长期追踪个体的言语行为，以区分正常衰老和疾病早期迹象。他们指出，将自然言语与其他测量方法相结合，可以使认知衰退的早期检测更加精准便捷。 参考文献：“自然言语分析可以揭示成年人一生中执行功能的个体差异”，作者：Hsi T. Wei、Dana Kulzhabayeva、Leila Ercog、Mira Kates Rose、Kiah A. Spencer、Jessica Robin、Ellen Bialystok 和 Jed A. Meltzer，发表于 2025 年 12 月 10 日《言语、语言和听力研究杂志》。 DOI：10.1044/2025_JSLHR-24-0026 Link: https://scitechdaily.com/the-way-you-talk-could-be-an-early-warning-sign-for-dementia/ 2026年3月1日, 美国康州, 顾震帝整理.