Yapay Zeka Konuşma Tarzından Biyolojik Yaşı Tahmin Ediyor
İnsanların yaşını belirlemek sadece doğum tarihiyle sınırlı kalmıyor. Yeni bir araştırma, konuşma tarzının da bireylerin biyolojik yaşıyla ilgili önemli ipuçları taşıdığını ortaya koydu. Science Advances dergisinde yayımlanan çalışmada, geliştirilen yapay zeka modeli, bir kişinin yaşını konuşma özelliklerini analiz ederek tahmin edebiliyor.
Araştırma sırasında, yapay zeka, katılımcıların konuşma özelliklerine dayanarak kronolojik yaşlarını tahmin etti. Eğer yapay zekanın tahmin ettiği yaş, bireyin gerçek yaşına göre daha yüksek çıkıyorsa, bu durum zihinsel bozukluklar, demans ve hızlanmış biyolojik yaşlanma gibi durumlarla ilişkilendirildi.
Çalışmaya Arjantin, Şili, Kolombiya, Meksika ve Peru gibi çeşitli İspanyolca konuşan ülkelerden 18 ila 88 yaş arasındaki 2,900’den fazla yetişkin katıldı. Bu katılımcılardan yaklaşık 1,500’ü zihinsel açıdan sağlıklıydı. Diğer bireyler ise hafif zihinsel bozukluklar, Alzheimer veya frontotemporal demans gibi hastalıklarla mücadele ediyorlardı.
700’den Fazla Özelliğin Analizi
Katılımcılar, video tarif etme, belirli kelimeleri sıralama ve hikaye anlatma gibi yedi farklı konuşma görevi gerçekleştirdi. Araştırmacılar, bu kayıtları analiz ederek konuşma hızı, duraklamalar, ses tonu, kelime hazinesi ve duygusal ifade gibi 700’den fazla özelliği ortaya çıkardı. Yapay zeka, bu veriler aracılığıyla her bir katılımcı için tahmini yaşlar üretti. Harcanan efor sonucunda elde edilen “konuşma yaşı farkı”, zihinsel sağlığı değerlendirmede yeni bir ölçüt oluşturdu; zihinsel açıdan sağlıklı bireylerde bu fark genellikle daha küçüktü, oysa zihinsel bozukluğu olan bireylerde belirgin bir artış gözlemlendi.
Özellikle dil yeteneklerini etkileyen frontotemporal demans vakalarında, konuşma yaşı farkı en dikkat çekici sonuçları verdi.
Yüksek Konuşma Yaşı Testlerle Desteklendi
Konuşması kronolojik yaşından daha yaşlı görünen bireyler, hafıza, dil ve dikkat testlerinde daha düşük puanlar aldılar. Günlük işlevsellikteki zorluklarla da benzer bir korelasyon bulundu. Ayrıca kan testleri, yüksek konuşma yaşı farkı olan bireylerin biyolojik yaşlanmasının daha hızlı ilerlediğini gösteren epigenetik saatlerde değişiklikler tespit etti.
Alzheimer hastalarında belirgin konuşma yaşı farkı, hastalıkla ilişkili p-tau217 proteininin yüksek seviyeleri ile bağlantılı olduğu keşfedildi. Yetersiz beslenme, düşük eğitim seviyesi ve sağlık hizmetlerine sınırlı erişim gibi durumların da yüksek konuşma yaşı farkıyla ilişkilendiği belirlendi.
Gelecekteki Hedef: Yeni Tanı Yöntemi Geliştirmek
Araştırmanın eş yazarı, Arjantin’deki San Andrés Üniversitesinden Adolfo García, mevcut yaşlanma ölçümlerinin çoğunun beyin görüntülemeleri veya kan testleri gibi maliyetli yöntemlere dayandığını belirtti. Konuşma analizi, bu sürecin daha kolay uygulanabilen bir versiyonunu sunma potansiyeline sahip.
Yöntemin, doğrudan bir demans tanısı olarak değerlendirilmediğini, ancak hekimlerin hangi bireylerin zihinsel sağlık açısından daha kapsamlı bir değerlendirmeye ihtiyaç duyduğunu anlamalarına yardımcı olabileceği vurgulandı.
Gelecekte, modelin farklı İspanyolca konuşan topluluklarda ve diğer dillerde test edilmesi bekleniyor. Ayrıca, aynı bireylerin konuşmalarındaki değişimlerin zamanla izlenmesi, yöntemin yaşlanma ve zihinsel gerileme açısından etkinliğini daha iyi ortaya koymasına yardımcı olabilir.
