• 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:

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.

Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM

В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.

НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов

Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.

НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне

Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.

ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту

В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.

В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ

Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.

В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий

Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.