语言病理学家和患者并排坐在一张桌子旁，看着一张抽认卡。“这是什么?” 病理学家指着卡片上的图像问道。病人专心地研究它，感受它的颜色和形状。他闭上眼睛。然后他想到了这个词：“大脑。”
然后 SLP 开始与参与者一起复习目标词的发音特征。对于“大脑”的第一个声音，患者闭上了眼睛。“布哈雷恩。Buh-ray-n，”他低声说。“‘嗯。’ 第一个音是‘buh’。”他敲了敲桌子，指示音节数，然后想出两个押韵的单词并识别元音。
该活动是语音治疗课程的一项任务，在南卡罗来纳大学失语症恢复研究中心 C-STAR，它是更好地了解中风恢复的更大努力的一部分。
失语症是一种语言障碍，发生在大脑某些区域受损后。根据全国失语症协会的数据，每年有近 180,000 名人患上失语症，其中大多数病例是中风的结果。它在南卡罗来纳州尤为普遍，那里的中风死亡率在全国排名第五。
但生存并不等同于康复。三分之一的中风幸存者会出现失语症。虽然有些人完全康复，但大多数人仍会出现某种程度的失语症。这就是治疗可以提供帮助的地方。
“我们现在知道，总的来说，它对结果有积极影响，尤其是沟通，”阿诺德公共卫生学院传播科学与疾病系副教授 Dirk den Ouden 说。“衡量生活质量真的很难，但我们知道治疗有效。我们不知道的是为什么它对每个人都不起作用。”
这是该中心 2016 年成立时研究人员希望回答的首批问题之一。在获得国立卫生研究院 1120 万美元的中心资助后，朱利叶斯·弗里德里克森 (Julius Fridriksson) 是一名传播科学与疾病教授，现任该大学副教授研究总裁——启动了一系列研究项目，以更好地了解失语症并改善中风幸存者的生活质量。
现在由 Den Ouden 领导的其中一个项目比较了两种类型的失语症治疗——语义和语音——以确定可以预测个体反应的因素。从本质上讲，谁最有可能通过治疗得到改善?如何调整治疗以最大程度地促进患者的康复?
为了回答这个问题，该团队研究了参与者的大脑结构和大脑功能，并在治疗前进行了认知和语言测试。随着他们继续分析数据并发布他们的发现，他们已经发现了一些预测因素，包括中风年龄和生活方式因素，如幸福感和社交活动。另一个预测因素是大脑年龄——一种通过机器学习计算得出的评估，它着眼于某人的大脑扫描与同龄其他人的比较。
“事实上，像大脑年龄这样微妙的东西实际上可以预测对治疗的反应和某人的康复路径——这令人惊讶，”Den Ouden 说。“这并不违反直觉，但令人惊讶的是，测量结果如此之好，以至于我们实际上可以证明这一点。”
该项目的第二阶段于两年前开始，将研究远程医疗如何影响治疗结果。如果发现远程康复与面对面治疗相当，它可能会为更实惠的治疗打开大门。
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