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우리 중 많은 사람들이 일상생활에서 단어를 찾는데 어려움을 겪는 “lethologica”를 경험하게 될 것입니다. 그리고 일반적으로 나이가 들수록 더욱 두드러집니다.
올바른 단어를 찾는 데 자주 어려움을 겪는 경우 뇌의 변화를 알릴 수 있습니다. 일관된 보다 명백한 증상이 나타나기 전인 알츠하이머병의 초기(“전임상”) 단계에 있습니다. 그러나 최근의 연구 토론토 대학의 연구에서는 노인의 뇌 건강을 더 정확하게 나타내는 지표는 단어 찾기의 어려움보다는 말하는 속도라고 제안합니다.
연구자들은 125~18세의 건강한 성인 90명에게 장면을 자세히 설명하도록 요청했습니다. 이러한 설명에 대한 녹음 내용은 이후 인공 지능(AI) 소프트웨어로 분석되어 말하는 속도, 단어 사이의 일시 정지 기간, 사용된 단어의 다양성과 같은 특징을 추출했습니다.
참가자들은 또한 집중력, 사고 속도, 작업 계획 및 수행 능력을 측정하는 표준 테스트 세트를 완료했습니다. 이러한 "집행" 능력의 연령 관련 쇠퇴는 개인의 일상 연설 속도와 밀접하게 연관되어 있으며, 이는 올바른 단어를 찾는 데 어려움을 겪는 것보다 더 광범위한 쇠퇴를 암시합니다.
이 연구의 새로운 측면은 "그림 단어 간섭 작업"을 사용했다는 것입니다. 이는 개체 이름을 지정하는 두 단계, 즉 올바른 단어를 찾고 큰 소리로 말하는 방법을 입에 지시하는 단계를 분리하기 위해 고안된 영리한 작업입니다.
이 작업 동안 참가자들은 의미와 관련된 단어(예: "mop" - 사진 이름을 생각하기 어렵게 함)의 오디오 클립을 재생하면서 일상적인 물건(예: 빗자루)의 사진을 보여주었습니다. 또는 비슷하게 들리는 것(예: “신랑” – 더 쉽게 만들 수 있음).
흥미롭게도 이 연구에서는 노인들의 자연스러운 말하기 속도가 사진 이름을 빨리 지정하는 속도와 관련이 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 단어에 대한 기억 검색의 특정 문제보다는 처리의 일반적인 둔화가 연령에 따른 더 넓은 인지 및 언어 변화의 기초가 될 수 있음을 강조합니다.
결과를 더욱 강력하게 만드는 방법
이 연구의 결과는 흥미롭지만, 그림 기반 단서에 대한 반응으로 단어를 찾는 것은 제약 없는 일상 대화에서 어휘의 복잡성을 반영하지 못할 수도 있습니다.
참가자가 주어진 범주(예: 동물 또는 과일)에서 가능한 한 많은 단어를 생성하거나 제한 시간 내에 특정 문자로 시작하도록 요구하는 언어 유창성 작업은 "팁"을 더 잘 포착하기 위해 그림 이름 지정과 함께 사용될 수 있습니다. -혀'현상.
혀끝 현상은 부분적인 회상과 단어를 알고 있다는 느낌에도 불구하고 일시적으로 기억에서 단어를 검색할 수 없는 현상을 말합니다. 이러한 작업은 자연스러운 말하기와 관련된 프로세스와 유사하게 어휘에서 단어를 적극적으로 검색하고 생성하기 때문에 그림 단어 간섭 작업보다 일상 대화에 대한 더 나은 테스트로 간주됩니다.
언어 유창성 수행 능력은 정상적인 노화에 따라 크게 감소하지 않지만( 2022 연구), 이러한 작업에 대한 성과가 좋지 않으면 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환을 나타낼 수 있습니다.
이 검사는 나이가 들수록 단어 검색 능력의 일반적인 변화를 설명하므로 의사가 정상적인 노화에서 예상되는 것 이상의 손상을 식별하고 잠재적으로 신경퇴행성 상태를 감지할 수 있기 때문에 유용합니다.
언어 유창성 테스트는 언어, 기억, 집행 기능과 관련된 다양한 뇌 영역을 다루므로 인지 저하로 인해 뇌의 어느 영역이 영향을 받는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
토론토 대학교 연구의 저자는 말을 멈추는 것과 같은 객관적인 척도와 함께 참가자의 단어 찾기 어려움에 대한 주관적인 경험을 조사할 수도 있었습니다. 이는 관련된 인지 과정에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 것입니다.
단어를 검색하는 데 어려움을 겪는 "느낌"에 대한 개인 보고서는 행동 데이터를 보완하는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으며 잠재적으로 조기 인지 저하를 정량화하고 감지하기 위한 보다 강력한 도구로 이어질 수 있습니다.
문 열림
그럼에도 불구하고, 이 연구는 우리가 말하는 내용뿐만 아니라 말하는 속도가 인지적 변화를 드러낼 수 있음을 보여줌으로써 향후 연구에 흥미로운 문을 열었습니다.
인간의 언어 데이터를 분석하고 이해하기 위해 컴퓨팅 기술을 사용하는 자연어 처리 기술(AI의 일종)을 활용함으로써, 공인의 말과 글의 미묘한 변화를 발견한 이전 연구를 발전시킵니다. 로널드 레이건 과 아이리스 머독 치매 진단을 받기 몇 년 전.
이러한 기회주의적 보고서는 치매 진단 후의 회고를 기반으로 한 것이었지만, 이 연구는 보다 체계적이고 데이터 중심적이며 미래 지향적인 접근 방식을 제공합니다.
자연어 처리의 급속한 발전을 사용하면 느린 속도와 같은 언어 변화를 자동으로 감지할 수 있습니다.
이 연구는 더 심각한 증상이 나타나기 전에 위험에 처한 사람들을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 인지 건강의 중요하면서도 미묘한 지표로서 말하기 속도 변화의 잠재력을 강조합니다.
클레어 랭커스터, 강사, 치매, 서식 스 대학교 과 앨리스 스탠튼, 박사과정생, 치매, 서식 스 대학교
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