记者日前从天津大学获悉，天津大学外国语学院五名本科生依托国家级大学生创新训练计划，跨界融合语言学、人工智能与临床医学，研发出面向中老年人的语言训练与认知健康平台“老友说”，尝试以AI赋能语言训练，为阿尔茨海默病早期风险识别和认知衰退干预提供普惠、便捷的新方案。
阿尔茨海默病是威胁老年群体健康的重大疾病。相关研究表明，在记忆明显衰退之前，语言功能往往已出现细微异常，例如语句变短、停顿增多、用词模糊、叙事能力下降等。这些变化通常隐藏在日常交流之中，容易被本人和家属忽视。正是瞄准这一早期信号，天津大学外国语学院五名本科生启动“老友说”项目，希望通过日常语言交互捕捉认知变化的蛛丝马迹，搭建“语言+认知+陪伴”一体化干预体系。
“老友说”是建立在坚实科研合作基础上的成果转化。阿尔茨海默病早期风险识别既需要医学数据支撑，也需要语言学对语音、词汇、停顿、叙事结构等细微变化的解释能力，更需要人工智能技术对多模态数据进行分析建模。天津大学依托综合性、研究型大学的学科优势，搭建起外国语言文学、人工智能与医学健康交叉融合的平台，为医学场景中的语言智能分析提供了理论支撑和技术路径。
2025年9月，天津大学与中国科学院深圳先进技术研究院达成两项技术开发合作，围绕多模态数据分析、阿尔茨海默病风险预测模型开展联合攻关，并完成1000余名老年受试者数据采集。在这一科研合作基础上，智能与计算学部魏建国教授和外国语学院副教授冯卉分别从AI医疗、语音信号处理、实验语音学和临床语言学等方向提供指导，推动形成“医学需求牵引、语言理论支撑、智能技术赋能、学生实践转化”的协同创新路径。
“老友说”平台采用轻量化、适老化设计，老人只需通过复述故事、描述图片、回答日常问题等简单操作，即可完成语言能力测评。系统能够实时解析语速、停顿、词汇丰富度、表达连贯性等多项语言指标，生成语言活力评分，并根据用户表现提供持续语言训练建议。对于老年用户而言，这一过程无需复杂操作，也不依赖侵入式检测，更接近真实生活场景中的自然交流。
语言学长期被视为偏基础、偏人文的学科，但“老友说”正在展示语言学服务社会现实问题的应用潜力。当老龄化社会到来时，语言或许是最自然、最敏感、也最容易获取的早期预警信号之一。不用抽血，不用核磁，只需让老人说一段话，便有可能捕捉认知衰退的早期迹象。平台通过日常语言交互连接家庭、社区与医疗场景，兼具低成本、高可及性和非侵入优势，为认知健康筛查和老年陪伴服务提供了新的想象空间。
“老友说”计划于2026年6月结项，未来将继续围绕语言训练内容优化、模型评估完善和社区应用推广等方向开展迭代。
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