• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Ученые ВШЭ предложили новый метод анализа речи для ранней диагностики когнитивных нарушений

Ученые ВШЭ предложили новый метод анализа речи для ранней диагностики когнитивных нарушений

© iStock

Ученые Центра языка и мозга НИУ ВШЭ и Научного центра психического здоровья предложили новый метод лингвистического анализа, позволяющий различать нормальное и патологическое старение. С помощью этого метода исследователи показали, что особенности подбора слов пациентом в речевых тестах позволяют точнее отличать клинически выраженные нарушения от субъективных жалоб на память. Внедрение такого анализа в клиническую практику может повысить точность ранней диагностики деменции. Результаты опубликованы в журнале Applied Neuropsychology: Adult.

С возрастом многие люди начинают жаловаться на ухудшение памяти и внимания, однако далеко не у всех это указывает на начало деменции. Главная задача врача и нейропсихолога — как можно раньше выявить объективные когнитивные нарушения, которые могут послужить маркером серьезного заболевания, например болезни Альцгеймера. Один из самых простых и распространенных в клинической практике инструментов для оценки когнитивного функционирования — тесты на вербальную беглость, когда человека просят за минуту назвать как можно больше слов из определенной категории (например, «животные» или «фрукты») или на конкретную букву.

Традиционно в тестах на вербальную беглость оценивается только общее количество правильно названных слов. Однако команда ученых НИУ ВШЭ предположила, что ключ к более точной диагностике кроется не в количестве слов, а в качестве и структуре ответа — в том, как человек организует поиск слов в своей памяти.

В ходе исследования 127 участников старше 50 лет, либо жалующихся на ухудшение памяти (субъективное когнитивное снижение), либо уже имеющих объективно выявляемые, но все еще слабо выраженные когнитивные нарушения (мягкое когнитивное снижение), выполняли тесты на вербальную беглость — фонетическую и семантическую. В заданиях на фонетическую беглость нужно было за ограниченное время называть слова на заданную букву, а в заданиях на семантическую беглость — подбирать слова по смысловой категории. Затем исследователи проанализировали ответы, чтобы выяснить, как особенности организации слов в речи связаны с когнитивным статусом участников.

Ученые выделили в ответах участников кластеры в зависимости от того, как человек группирует слова. Например, называет ли слова группами: «тигр, лев, леопард»  (семантический кластер по категории «кошки») или «корова, козел, капибара» (фонетический кластер по двум общим начальным фонемам [к] и [а]).

Екатерина Родионова

«Нас интересовало, помогает ли анализ тонких смысловых и фонетических групп в речи лучше предсказывать когнитивный статус пожилого человека. Ведь сам процесс поиска слов — это сложная когнитивная операция, требующая слаженной работы речевой функции, планирования, памяти и контроля», — поясняет Екатерина Родионова, один из авторов исследования, стажер-исследователь Центра языка и мозга НИУ ВШЭ. 

Оказалось, что чем больше был средний размер фонетического кластера, то есть чем длиннее были последовательности слов, похожих по звучанию, тем лучше было общее состояние когнитивных функций у участников исследования. 

Светлана Малютина

«Когда человек активнее использует схожий по звучанию кластер при написании слов, перед тем как переключиться на другой, это признак сохранности когнитивных функций. Например, в задании на семантическую беглость последовательность “корова, козел, капибара, кот, кобра” (5 слов из 2 фонетических кластеров) лучше, чем “корова, слон, крот, мышь, капибара” (те же 5 слов, но не группирующиеся в фонетические кластеры)», — комментирует один из авторов работы, заместитель директора Центра языка и мозга НИУ ВШЭ Светлана Малютина. 

Причем этот результат наблюдался в заданиях не только на фонетическую, но и на семантическую беглость: в них также длинные цепочки связанных фонетически слов называли люди с более высоким уровнем сохранности когнитивных функций.

Никита Черкасов

«Наши результаты показывают, что, наблюдая за тем, как именно человек подбирает слова, можно точнее отличить клинически выраженные нарушения от субъективных жалоб на память. Внедрение такого анализа в клиническую практику и скрининговые исследования может повысить точность раннего профилирования риска деменции, что критически важно для своевременного вмешательства», — считает Никита Черкасов, один из авторов исследования, младший научный сотрудник Центра языка и мозга НИУ ВШЭ и Научного центра психического здоровья.

Вам также может быть интересно:

Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.

Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G

Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.

4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики

Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»

В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.

В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований

Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.

Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению

Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую

Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета

13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.

«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»

Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.