Beszédelemzés a kognitív zavar felismerésére

Szóbeli megnyilvánulásunk előre jelezheti a szellemi hanyatlást. Magyar nyelvre kidolgozott tesztjük és nyelvi programjuk segítségével kielégítő hatékonysággal felismerhetők a demencia szempontjából nagy rizikójú egyének. A demencia ismerten kihat a spontán beszéd jellemzőire, és bizonyos változások már a betegség előrejelzőjének tekintett enyhe kognitív zavar (EKZ) stádiumában felfedezhetők – olvasható a medicalonline.hu portálján. Szegedi kutatók beszédelemzéssel keresik a választ arra, előre jelezhető-e az Alzheimer-kór kifejlődése a spontán beszédfolyamat sajátosságai alapján. Az elemzést végző szoftver szűrővizsgálati célra is alkalmas lehet, sőt a kutatócsoport elképzelése szerint akár telemedicinás fejlesztési lehetőségeket is rejthet magában, hogy ezáltal a veszélyeztetett populációt mielőbb célzottan kivizsgálják, és korai terápiával lassítható legyen a kognitív hanyatlás.

A dr. Kálmán János pszichiáter professzor vezette kutatócsoport a klinikai vizsgálat eddigi eredményeiről és azok gyakorlati hasznosítási lehetőségeiről szólva a portálnak úgy nyilatkozott: - A demenciával összefüggésbe hozható nyelvi jellemzők kutatása nagyjából nyolc éve indult, a konkrét klinikai vizsgálat pedig három éve zajlik. A résztvevőket az SZTE Pszichiátriai Klinikájának Memória Ambulanciáján megjelenő idősek közül toborozzuk, szigorú kritériumok szerint. A kontrollként szolgáló egészséges csoport mellé enyhe kognitív zavarral (EKZ) élő, illetve korai stádiumú Alzheimer-demenciával diagnosztizált betegeket vonunk be. Ezt azért tartjuk fontosnak, mert bár alapvetően az enyhe kognitív zavar kiszűrésére törekszünk, szeretnénk pontosan látni, hogyan változnak az általunk vizsgált nyelvi jellemzők a kognitív károsodástól mentes és az igazoltan Alzheimer-kórban szenvedők összehasonlításában.

Forrás: atutor.in

A beválasztás egyik feltétele jelen esetben a betöltött 60 éves kor, a betegcsoportokban pedig a kognitív tesztekkel és képalkotó eljárással egyaránt alátámasztott kognitív károsodás. Bárminemű pszichiátriai betegség – köztük a depresszió – jelenléte, vagy a megelőző egy éven belül elszenvedett koponyatrauma kizáró okot jelent – ismertette a tanulmány legfontosabb jellemzőit Szatlóczki Gréta klinikai pszichológus PhD-hallgató. A beszédminták kiértékelése, azaz a vizsgált paraméterek pontos elemzése korábban csak manuálisan történt, az MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportjának köszönhetően azonban már automatikus elemzésre is van lehetőség – mutat rá a kutatásban igen nagy előrelépést hozó szoftveres fejlesztés jelentőségére Szatlóczki Gréta, hozzátéve, hogy míg a három szöveg kézi elemzése átlagosan 8-10 órát vett igénybe, addig a gépi analízissel alig 1 perc alatt elvégezhető ugyanez.

Több akusztikus jellemzőről is igazoltuk, hogy korrelálnak az enyhe kognitív zavar fennállásával – magyarázza dr. Hoffmann Ildikó klinikai nyelvész, aki az SZTE Magyar Nyelvészeti Tanszékének docenseként, valamint az MTA Nyelvtudományi Intézetének tudományos munkatársaként vesz részt a kutatásban. Számos tanulmány igazolja, hogy a beszéd bizonyos jellemzőinek elemzése érzékeny neuropszichológiai eszköz a beszédfolyamat és a beszédtervezés hátterében álló kognitív működések jellemzésére. Mivel beszéd közben tervezzük is a szöveget, a kognitív károsodás a nyelvi megnyilatkozásban is megnyilvánul: kihat például a beszéd lexikális jellemzőire (jó példája ennek a szótalálási nehézség), és sok esetben az érzelmi válaszkészség megváltozásában is megmutatkozik. A célunk értelemszerűen nem a diagnózis felállítása, hiszen az szakorvosi kompetencia. A beszédelemzési teszt és az általunk írt program szűrőmódszer lehet, amely a potenciálisan veszélyeztetett, és ezért orvoshoz irányítandó idősek felismerésére szolgálhat. Ezzel összefüggésben a távlati célunk az, hogy egy mindenki által elérhető alkalmazást fejlesszünk, amely azonnali visszajelzést adhatna a kognitív állapotról és az esetleges további vizsgálatok szükségességéről – vázolják a gyakorlati hasznosításra vonatkozó elképzeléseiket a kutatók.

forrás: weborvos.hu