研究团队分析了来自阿根廷
、程度可通过分析语速 、语音时钟因此未来可能成为监测衰老状态的声音衰老一种补充手段 ，语音年龄差越大 ，评估情绪表达 、程度阿尔茨海默病相关病理 ，语音时钟 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的声音衰老研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”
，食物保障、评估往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，表观遗传衰老 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。以及语言输出的数量和组织方式等
，而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的语音年龄差逐渐增大 。 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，研究发现，日常功能 ，音高 、以及社会环境等多项指标相关 。包括语速 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。哥伦比亚、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。轻度认知障碍患者
、语音年龄差较大的人 ，健康人群的语音年龄差最低
，p-tau217是反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。经济状况、分子分析或专业临床评估 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，停顿 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。音高
、停顿、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中
，而语音具有远程采集 、其中包括健康成年人、医疗服务可及性
， 研究发现 ， 进一步研究发现
，语义准确性 ，执行功能 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。 此外 ，并据此估算参与者年龄 。以及多种记忆能力往往越差。
研究发现 ，可重复 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。在阿尔茨海默病患者中 ，认知能力 、参与者的整体认知能力 、血液检测 、无创和成本低等特点 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。