O echipă internațională de cercetători a dezvoltat un instrument inovator numit „ceas al vorbirii”, utilizând inteligența artificială pentru a estima vârsta unei persoane. Această metodă analizează sute de caracteristici specifice modului de exprimare, oferind indicii despre starea de sănătate a creierului și ritmul de îmbătrânire al organismului. Studiul a demonstrat că există o legătură directă între modul în care vorbim și procesele biologice interne.
Cercetarea, publicată în revista Science Advances, a implicat 2.928 de vorbitori nativi de spaniolă din Argentina, Chile, Columbia, Mexic și Peru. Participanții au avut vârste cuprinse între 18 și 88 de ani, incluzând atât adulți sănătoși, cât și persoane care suferă de tulburări cognitive ușoare, boala Alzheimer sau demență frontotemporală. Această diversitate a permis testarea modelului pe grupuri cu diferite stări de sănătate.
Pentru a colecta datele, participanții au efectuat diverse probe de vorbire, precum descrierea unor imagini sau enumerarea unor cuvinte și animale într-un timp limitat. Din aceste înregistrări, cercetătorii au extras peste 700 de caracteristici, inclusiv viteza vorbirii, durata silabelor, tonalitatea, vocabularul și conținutul emoțional. Aceste date au fost procesate de un model de învățare automată pentru a calcula „speech age gap”, adică diferența dintre vârsta reală și cea estimată.
Rezultatele au arătat că un decalaj mai mare între vârsta cronologică și cea estimată prin voce este asociat cu semnale de îmbătrânire accelerată. Diferențele au fost cele mai pronunțate la persoanele cu demență frontotemporală, care prezintă afectări semnificative ale limbajului. Un „speech age gap” ridicat s-a corelat și cu rezultate slabe la testele de memorie, precum și cu date obținute prin imagistică cerebrală sau analiza ADN-ului.
Deși metoda este promițătoare pentru că este ieftină și poate fi aplicată de la distanță, cercetătorii avertizează că vocea nu poate diagnostica singură demența. Factori precum stresul, oboseala sau starea psihică pot modifica vorbirea, deci instrumentul nu trebuie utilizat izolat. De asemenea, modelul a fost testat doar pe vorbitori de spaniolă, iar caracteristicile analizate depind de specificul lingvistic și cultural al fiecărei populații.
Analiza datelor prin inteligență artificială reprezintă o direcție tot mai importantă în medicina modernă pentru monitorizarea sănătății. În cadrul studiilor clinice actuale, tehnologia digitală este utilizată pentru a identifica biomarkeri și a procesa volume mari de date biologice. Această abordare ajută la înțelegerea mai bună a progresiei unor boli complexe, oferind posibilitatea unor intervenții mai rapide și mai precise în viitorul medical.