上海
老年人是语言障碍的高发群体，语言障碍往往由认知障碍、脑卒中、帕金森等神经认知系统疾病引起。对健康老年人语言障碍筛查，有助于发现早期神经认知系统疾病。然而，如何研判老年人的语言能力是处于健康状态、亚健康状态还是不健康状态，仍是一个空白。
11月21日，全国首套“老年人语言障碍智能快速筛查系统”在上海交通大学正式发布。该系统历时三年研发，具有快速、智能、便捷的特点，可用于医院或社区老年人的例行检查，也可用于养老院或家庭日常检查。预计2026年，该系统将上线开放。
研发7分钟测试体系，支持手机、平板等设备运行
团队负责人、上海交通大学国家语言与健康研究中心常辉教授介绍，对老年人进行语言障碍筛查，首选需要研发一套理念先进、科学，适切性强的语言测试体系。团队发挥病理语言学和语言测试学优势，结合老年人语言障碍特点，研发了一套包括构念、试题、评分标准等在内的老年人语言障碍测试体系。试题包括听理解部分的“找找看”和“听听看”，以及语言产出部分的“说说看”，整个测试在7分钟左右完成。目前，团队已对1000多名50-79岁的老年人进行筛查，获取了宝贵的一线数据。
此外，团队还研发了试题在线运行系统，支持平板、手机及计算机等多种设备平台。系统设计注重界面简洁与交互直观，严格贴合用户使用习惯与直觉，有效降低操作过程中的认知负担。系统还融入了大量引导性说明与提示信息，协助用户顺畅、高效完成测试任务。
如何科学判断老年人语言是否健康？
要完成老年人的语言障碍筛查，还需要一个科学的判断标准。为此，团队基于研发的在线测试系统，在国内多地采集老年人数据1000多份，涵盖不同年龄、教育水平、认知水平、性别、职业等。基于所采集的数据，采用回归常模制定方法，构建分层回归模型，并遵循常模参照测试的流程进行标准设定。
该标准具有两个优点。首先，实现了常模的多维精细化校正，使测试结果更准确地反映被测试者的真实语言水平。将重要的人口学变量包括受教育程度、年龄和性别等，按照重要性依次纳入回归分析，进行向前逐步回归，构建了更加贴合中国国情和人群差异的常模模型。
其次，基于标准T分数体系制定了包含不同风险等级的评估标准，实现了对被测试者的精细化风险分层。这种精细且科学的风险分层为老年人语言障碍筛查提供了一套清晰、客观的预警和干预指引。
智能评分与反馈系统更加精准、及时
为了使老年人语言障碍筛查更加高效、稳定、智能，结果反馈更加及时，团队联合上海理工大学医疗器械学院崔海坡教授团队，成功开发了智能评分与反馈系统。该系统基于构建的语言评价体系与大规模文本预训练模型技术，解决传统人工评估效率低、一致性难的问题，实现了对被测试者语言表达能力的自动化、多维度、高稳定智能评分，为老年语言健康筛查提供了可靠的技术工具。
该系统具有两个核心技术。大模型赋能，三维评分体系实现精准量化。系统以大模型为评分引擎，通过在提示词模板中融合“评分维度标准”“测试素材描述”与“人工评分示例”，对构建的评分机制进行学习应用。系统在内容、语言、组织三大维度进行了量化评估，细化被测试者的综合语言表达质量。
综合集成与迭代，降低大模型输出波动。为解决大模型在生成式评分中固有的波动性问题，本系统构建了一套融合“多专家并行评分”与“迭代自校准”的复合型智能评分方法。此外，还引入了“轻量化多模型并行评分”机制，设计了基于大模型自我纠错的“二次校准系统”，系统综合被测试者的描述文本，以及校准标签，给出最终的评分结果。
该系统显示，其评分结果与专家评分的一致性达到90%以上，专家对系统评分结果的认可度高达99%，展现出良好的应用前景。该系统为老年人语言障碍的筛查提供了标准化、可复用的评估路径，是自然语言处理技术在老年健康领域深度落地的典型案例。
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