O echipă internațională de cercetători a dezvoltat un instrument tehnologic bazat pe inteligență artificială, numit „ceas al vorbirii”, capabil să estimeze vârsta unei persoane prin analiza discursului. Studiul, care a fost publicat în revista Science Advances, demonstrează că modul în care vorbim poate oferi indicii cruciale despre starea creierului și ritmul de îmbătrânire al organismului. Diferențele dintre vârsta reală și cea estimată prin voce sunt indicatori ai sănătății cognitive.
Cercetarea a implicat un eșantion de 2.928 de vorbitori nativi de spaniolă din Argentina, Chile, Columbia, Mexic și Peru, cu vârste cuprinse între 18 și 88 de ani. Participanții au fost testați prin diverse probe de vorbire, precum descrierea unor imagini, enumerarea unor cuvinte sau animale într-un timp limitat și relatarea unor povești. Din aceste înregistrări, echipa a extras peste 700 de caracteristici specifice, inclusiv viteza vorbirii, durata silabelor, tonalitatea și modul de organizare a informațiilor.
Datele colectate au fost procesate printr-un model de învățare automată pentru a calcula „speech age gap”, adică diferența dintre vârsta cronologică și cea estimată de AI. Rezultatele au arătat că, atunci când vocea pare mai „bătrână” decât vârsta reală, apar semnale de îmbătrânire accelerată. Această discrepanță a fost mai pronunțată la persoanele care suferă de tulburări cognitive ușoare, boala Alzheimer sau demență frontotemporală, o formă de boală care afectează direct limbajul.
Analiza a relevat o corelație între acest decalaj vocal și alte indicatori biologici ai îmbătrânirii. Un „speech age gap” mai mare s-a asociat cu rezultate slabe la testele de memorie și cu vârsta creierului calculată prin imagistică. În cazul pacienților cu Alzheimer, diferențele mari de vârstă estimată din voce au fost legate de niveluri ridicate de p-tau217, un biomarker specific al bolii. Această metodă este considerată avantajoasă deoarece poate fi aplicată simplu și ieftin, de la distanță.
Deși tehnologia este promițătoare, cercetătorii subliniază că vocea nu poate diagnostica singură demența, deoarece factori precum stresul, oboseala sau starea psihică pot modifica discursul. Studiul actual are și limitări, fiind realizat pe vorbitori de spaniolă, ceea ce face ca modelul să nu poată fi aplicat direct altor limbi fără adaptare culturală. De asemenea, cercetarea a fost de tip transversal, deci nu demonstrează încă dacă vocea poate prezice pe viitor cine va dezvolta declin cognitiv.
În domeniul neuroștiințelor, monitorizarea biomarkerilor și utilizarea tehnologiilor de diagnostic non-invaziv reprezintă un pas esențial către detectarea timpurie a bolilor neurodegenerative. Utilizarea inteligenței artificiale pentru a identifica modele subtile în datele biologice sau comportamentale ajută la înțelegerea mai bună a proceselor de degradare a sănătății. Această abordare poate reduce presiunea asupra sistemelor de sănătate prin identificarea riscurilor înainte ca simptomele clinice să devină severe.