在日常对话中的交流停顿、犹豫或斟酌用词方式，可能揭示了你的大脑健康状况的“蛛丝马迹”。
最新研究表明，这些语言交流的细微变化反映了关键的认知能力，暗示了一种及早发现认知衰退的简便新方法。
自然语音时序模式可能为检测早期认知衰退提供了一种实用而灵敏的筛查方法。在日常对话中的说话方式能够反映出我们大脑的运作状况。
最新一项研究发现，说话节奏中的一些细节，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。语言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间切换的心理能力。这项研究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技能。语言交流是指出日常对话本身可能蕴含着可测量的脑部健康信号。
该研究建立在早期研究的基础上。
研究表明，语速越快，老年人的认知能力越强，而这项研究则将这一发现扩展到语速与流畅度等更为微妙的特征。
研究表明：说话的节奏不仅仅是风格问题，它也是大脑健康的一个敏感指标。为了探究这种关联性，研究人员要求参与者用自己的语言描述复杂图像，然后完成旨在测量执行功能的既定测试。研究人员利用AI技术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。在调整了年龄、性别和教育程度等因素后，这些语言变化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了一种实用且可扩展的方法来监测和筛查认知健康，从而有可能更早地洞察那些可能被忽视的脑健康变化。
日常口语测试的表现优于标准测试语言表达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，但传统测试方法难以追踪其变化，因为这些测试耗时且容易受到练习效应（即由于熟悉而导致表现提升）的影响。相比之下，自然语言是一种日常行为，可以反复、无干扰地进行大规模测量。它还能以生态学上有效的方式提供有关处理速度的信息，从而灵敏地衡量认知完整性，而无需人为设定时间限制——而这正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。早期发现对于任何治疗或干预都至关重要。
研究人员认为，将自然语境下的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和便捷。
