Sprachaufnahmen, Ländern

Sprachaufnahmen aus fünf Ländern: KI erkennt Muster bei Demenz

Veröffentlicht am: 03.11.2026 um 23:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Studien untersuchen Schreibmuster, Sprechtempo und KI-gestützte Sprachtests; als eigenständige Diagnoseverfahren sind diese Ansätze nicht geeignet.
Ein leeres Blatt Papier und ein Füllfederhalter auf einem Holztisch bei natürlichem Lichteinfall. Illustration mit AI erstellt.

Wissenschaftliche Untersuchungen liefern zunehmend Hinweise darauf, dass alltägliche motorische und sprachliche Muster als frühe Indikatoren für neurodegenerative Prozesse dienen können. Eine Untersuchung der Universität Évora in Portugal, die im Fachjournal Frontiers in Human Neuroscience erschien, analysierte den Zusammenhang zwischen Merkmalen der Handschrift und kognitiven Beeinträchtigungen im Alter.

Für die Studie untersuchten die Forscher 58 Bewohner eines Seniorenheims im Alter zwischen 62 und 92 Jahren. Von diesen wiesen 38 Personen kognitive Beeinträchtigungen auf, während 20 Teilnehmer keine solchen Einschränkungen zeigten.

Die Probanden führten Schreibübungen mithilfe eines digitalen Stifts auf einem Tablet durch. Während einfache motorische Aufgaben wie das Zeichnen von Linien oder Punkten keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen ergaben, zeigten sich deutliche Abweichungen bei anspruchsvolleren Übungen.

Handschrift als Spiegel komplexer Hirnfunktionen

Bei Diktaten, die neben der Feinmotorik auch die Sprachverarbeitung und das Arbeitsgedächtnis fordern, traten charakteristische Muster zutage. Kognitiv beeinträchtigte Teilnehmer schrieben messbar weniger effizient, fragmentierter, mit mehr Unterbrechungen und insgesamt weniger flüssig.

Die Analyse der Universität Évora identifizierte insbesondere drei Parameter, die die beiden Gruppen voneinander unterschieden: die Zeit bis zum Schreibbeginn, die Gesamtdauer des Schreibvorgangs sowie die vertikale Buchstabengröße und deren Anordnung.

Ana Rita Matias von der Universität Évora erläuterte dazu, dass Schreiben ein komplexer kognitiver Prozess sei, der das Hören, die Sprachverarbeitung und die Motorik vereine. Aussagekräftig werde das Schriftbild vor allem dann, wenn Aufgaben eine höhere kognitive Beanspruchung erfordern. Auffällig sei den Forschern zufolge jedoch primär eine plötzliche und anhaltende Veränderung der Handschrift.

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Die Methode gilt als praktisch, kostengünstig und für die Betroffenen wenig belastend. Die Forscher betonten jedoch, dass es sich nicht um ein eigenständiges Diagnoseinstrument handle. Vor einer möglichen Standardisierung seien größere und diversere Längsschnittstudien erforderlich.

Sprechgeschwindigkeit und Wortfindung im Blick der Forschung

Parallele Forschungsansätze untersuchen akustische und sprachliche Merkmale als Indikatoren kognitiver Veränderungen. Eine Studie der Universität Toronto und des Rotman Research Institute Baycrest, veröffentlicht in der Fachzeitschrift Aging, Neuropsychology, and Cognition, befasste sich mit der Sprechgeschwindigkeit von 125 gesunden Erwachsenen im Alter von 18 bis 85 Jahren.

Bei Tests zur Bildbenennung und der Beschreibung komplexer Szenen zeigte sich, dass weder die reine Anzahl noch die Dauer von Sprechpausen für sich genommen mit der kognitiven Leistungsfähigkeit zusammenhingen.

Entscheidend war vielmehr die Gesamtsprechgeschwindigkeit: Schnellere Ergebnisse bei Tests zum Wortabruf korrelierten mit einem zügigeren, flüssigeren Sprechen. Dr. Jed Meltzer von Baycrest ordnete die Sprechgeschwindigkeit als ergänzenden Indikator ein, der kein alleiniges Werkzeug darstelle und ohne Längsschnittstudien keine Vorhersage von Demenzerkrankungen erlaube.

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Eine vom National Institutes of Health (NIH) geförderte Untersuchung in Science Advances analysierte unter Einsatz von maschinellem Lernen 2928 Sprachaufnahmen aus fünf lateinamerikanischen Ländern mit spanischsprachigen Muttersprachlern. Rund die Hälfte der Gruppe lebte mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, Alzheimer oder frontotemporaler Demenz.

Die Analyse hunderter Sprachmerkmale ergab, dass eine höhere Stimmlage und emotionale Ausprägungen Personen mit schneller gealtert wirkender Sprache kennzeichneten. Die Differenz zwischen dem berechneten „Sprachalter“ und dem chronologischen Alter fiel bei Gesunden am geringsten aus, war bei leichter Beeinträchtigung vergrößert und erreichte bei frontotemporaler Demenz den höchsten Wert.

Bei Alzheimer-Patienten war ein höheres Sprachalter zudem mit einem höheren Wort des Biomarkers p-tau217 im Blut verbunden, wenngleich auch sozioökonomische Faktoren eine Rolle spielten.

Automatisierte Erfassung und ethische Kriterien

In Japan untersuchten Dr. Yokoi Katsunori vom Nationalen Zentrum für Geriatrie und Gerontologie und Prof. Iribe Yurie von der Universität Aichi Sprachmerkmale zur Identifikation der präklinischen Phase von Alzheimer, die nach Angaben von Yokoi bereits 10 bis 20 Jahre vor ersten Symptomen beginnt.

Ein auf Gesprächsdaten von 154 Personen (57 präklinische Fälle, 97 gesunde Personen) trainiertes KI-Modell registrierte Merkmale wie eine Zunahme von Pronomen („das“, „dort“), vermehrte Gesprächspausen sowie eine instabile Stimmstärke.

Das System befindet sich noch in der Entwicklung und ist noch nicht praxistauglich; in einem Fernsehtest mit zehn Personen im Alter von 40 bis 50 Jahren zeigte eine Person Anzeichen einer präklinischen Phase.

Ergänzend widmen sich europäische Projekte der digitalen Spracherfassung. Ein belgisch-niederländisches Team entwickelt einen niederländischsprachigen Sprachtest zur Früherkennung der primären progressiven Aphasie.

Am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) in Rostock und Greifswald untersuchte Dr. Stefanie Köhler den Telefonbot „Mili“ in einer Studie in Alzheimer's & Dementia. 234 gesunde Ältere sowie kognitiv beeinträchtigte Probanden führten über einen Zeitraum von 15 Monaten alle drei Monate rund 15-minütige Anrufe durch, bei denen Aufgaben wie Wortlisten, verbale Flüssigkeit und Erzählen abgefragt wurden; das System erzielte einen Usability-Wert von 70,4 von 100 Punkten.

Köhler hob zugleich ethische Grundanforderungen für automatisierte Verfahren hervor, darunter eine informierte Einwilligung, strengen Datenschutz, Fairness sowie die unverzichtbare menschliche Begleitung im Diagnoseprozess.

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