Wetenschappers hebben een innovatieve methode ontwikkeld waarbij kunstmatige intelligentie wordt ingezet om de chronologische leeftijd van een persoon te analyseren via spraakopnames. Dit systeem, dat bekendstaat als de 'speech clock', analyseert specifieke kenmerken in de stem en spreekpatronen om een schatting te maken van de werkelijke leeftijd van de spreker. Wanneer de door de AI berekende leeftijd hoger uitvalt dan de feitelijke leeftijd, kan dit wijzen op een versneld biologisch verouderingsproces.
De basis van dit onderzoek ligt in het feit dat spraak een complexe interactie is tussen diverse fysieke en mentale processen. Om vloeiend te kunnen communiceren, is een nauwe samenwerking nodig tussen de motorische controle van de mondspieren en stembanden enerzijds, en de cognitieve functies van de hersenen anderzijds. Naarmate men ouder wordt, treden er in beide systemen veranderingen op. Volgens livescience.com is de AI in staat om subtiele variaties in de stem te detecteren die voor het menselijk oor vrijwel onwaarneembaar zijn.
Deze technologische benadering maakt gebruik van machine-learningmodellen die zijn getraind op uitgebreide datasets van spraakopnames van mensen uit diverse leeftijdscategorieën. De AI leert patronen herkennen die kenmerkend zijn voor specifieke leeftijden. Hierbij wordt niet enkel gekeken naar basale elementen zoals volume of toonhoogte, maar ook naar de ritmiek, de timing van pauzes en de algemene articulatie. Zoals beschreven door , kan een significant verschil tussen de geschatte en de werkelijke leeftijd een indicator zijn voor een versnelde slijtage van het lichaam of de hersenen.
De mogelijke toepassingen van deze 'spraakklok' zijn vooral relevant binnen de preventieve gezondheidszorg. Indien een eenvoudige analyse van de stem kan aantonen dat iemand biologisch gezien sneller veroudert, kunnen medische professionals mogelijk vroeger interveniëren. Dit zou kunnen leiden tot een snellere detectie van neurodegeneratieve aandoeningen, zoals de ziekte van Alzheimer of dementie, nog voordat er evidente klinische symptomen optreden in het dagelijks leven. In de berichtgeving van wordt benadrukt dat dergelijke afwijkingen in de stem een vroege waarschuwing kunnen zijn voor gezondheidsproblemen.
Ondanks de potentie van deze technologie wijzen experts erop dat externe factoren een rol kunnen spelen. Omgevingsfactoren of gewoonten zoals roken kunnen namelijk beïnvloeden hoe oud een stem klinkt, wat de resultaten kan beïnvloeden. Desondanks biedt de integratie van AI in spraakanalyse een nieuw perspectief op het monitoren van de gezondheid op de lange termijn. Het onderzoek illustreert de groeiende rol van kunstmatige intelligentie in de medische diagnostiek, waarbij niet-invasieve methoden worden ingezet om complexe biologische processen te begrijpen. Volgens de analyse van zou de menselijke stem in de toekomst kunnen dienen als een digitale biomarker voor veroudering.