Science Advances dergisinde yayımlanan kapsamlı bir araştırma, yapay zeka modellerinin konuşma hızı, duraklamalar ve kelime seçimi dahil 700'den fazla parametreyi inceleyerek bireylerin konuşma yaşını hesaplayabildiğini ortaya koydu. Gerçek yaşın üzerindeki sapmalar, demans ve hızlanmış biyolojik yaşlanma belirtileriyle doğrudan ilişkili bulunurken, yöntemin gelecekte klinisyenler için destekleyici bir tarama aracı olması hedefleniyor.
İnsan yaşlanması yalnızca takvim üzerindeki doğum tarihiyle sınırlı kalmıyor; konuşma esnasında farkında olmadan sergilenen küçük dilsel ipuçları da beynin ve vücudun yıpranma oranına dair önemli veriler barındırıyor. Science Advances dergisinde yayımlanan yeni bir bilimsel çalışma, yapay zeka destekli makine öğrenimi modellerinin yalnızca konuşma özelliklerine odaklanarak bireylerin yaşını tahmin edebildiğini ve bu tahminlerin zihinsel sağlık durumuyla doğrudan örtüştüğünü kanıtladı.
Araştırma kapsamında Arjantin, Şili, Kolombiya, Meksika ve Peru’dan 18 ile 88 yaş aralığında 2 bin 900’den fazla İspanyolca konuşan yetişkinin verileri incelendi. Katılımcıların yaklaşık 1.500’ü zihinsel açıdan tamamen sağlığa sahipken, diğer grupta hafif zihinsel bozukluk, Alzheimer veya beynin ön bölgesini etkileyen frontotemporal demans teşhisi konmuş hastalar yer aldı.
700'den Fazla Konuşma Özelliği İncelendi
Çalışma sırasında katılımcılardan hareketli bir video betimlemesi, belirli kategorilere göre kelime sıralaması ve dinledikleri bir hikayeyi kendi cümleleriyle aktarması gibi yedi farklı konuşma görevi tamamlamaları istendi. Araştırmacılar bu ses kayıtlarını detaylı bir analize tabi tutarak konuşma hızı, duraklama süreleri, ses tonundaki değişimler, kelime dağarcığı ve duygusal ifade biçimleri dahil 700’den fazla farklı parametreyi çıkardı.
Geliştirilen makine öğrenimi modeli, bu ham verileri işleyerek her bir katılımcı için tahmini bir yaş değeri üretti. Modelin hesapladığı bu değer ile kişinin kronolojik yaşı arasındaki fark, literatürde “konuşma yaşı farkı” olarak tanımlandı. Sağlıklı bireylerde bu fark minimum düzeyde kalırken, hafif zihinsel bozukluk ve demans tanısı bulunan vakalarda aradaki makasın açık biçimde açıldığı görüldü. Özellikle doğrudan iletişim yeteneklerini ve dili hedef alan frontotemporal demans hastalarında en yüksek sapmalar kaydedildi.
Zihinsel Gerileme ve Biyolojik Yaşlanma ile Doğrudan Bağlantı
Analiz sonuçları, konuşma yaşı kronolojik yaşından ileri çıkan kişilerin hafıza, dikkat ve dil testlerinde daha düşük performans gösterdiğini ortaya koydu. Günlük hayattaki pratik işleri yerine getirirken yaşanan zorluklar da bu gruplarda daha yoğunlukla görüldü.
Çalışmayı destekleyen kan tahlili sonuçları da tablonun biyolojik boyutunu gözler önüne serdi. Konuşma yaşı farkı yüksek olan kişilerin DNA üzerindeki kimyasal imzalara dayanan epigenetik saatleri, biyolojik yaşlanma sürecinin daha hızlı işlediğine işaret etti. Bununla birlikte, Alzheimer hastalarında tespit edilen büyük konuşma yaşı farkının, hastalıkla doğrudan ilişkili p-tau217 protein seviyelerinin yüksekliğiyle paralel olduğu saptandı. Ayrıca düşük eğitim seviyesi, finansal zorluklar, yetersiz beslenme ve sağlık hizmetlerine kısıtlı erişim gibi demans risk faktörleri de yüksek konuşma yaşı farkıyla yakın ilişki gösterdi.
Tanı Süreçlerinde Destekleyici Bir Araç Olabilir
Araştırmanın eş yazarlarından, Arjantin'deki San Andrés Üniversitesi'nden Adolfo García, günümüzde kullanılan biyolojik yaşlanma ölçümlerinin beyin görüntülemesi ve kapsamlı kan testleri gibi maliyetli ve zahmetli yöntemlere dayandığını vurguladı. Konuşma analizi ise bu süreçlerin aksine çok daha hızlı ve kolay uygulanabilir bir alternatif vad ediyor.
Araştırma ekibi, geliştirilen bu yöntemi tek başına kesin bir demans tanısı koyduracak nihai bir araç olarak görmüyor. Sistem daha ziyade, hekimlerin hangi hastaların zihinsel sağlık açısından daha derinlemesine tetkik edilmesi gerektiğini belirlemesine yardımcı olacak destekleyici bir tarama mekanizması olarak konumlandırılıyor. Çalışmanın bir sonraki aşamasında modelin farklı İspanyolca lehçelerine sahip topluluklarda ve tamamen farklı dillerde test edilmesi, ayrıca tek seferlik ölçümler yerine kişilerin konuşma verilerindeki zamansal değişimlerin takip edilmesi planlanıyor.
