以及社会环境等多项指标相关 。评估以及早期生活经历等。程度而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的语音时钟语音年龄差逐渐增大 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的声音衰老额颞叶痴呆患者。语义准确性 ，评估包括受教育程度、程度在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的语音时钟衰老特征 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的声音衰老地区 。墨西哥和秘鲁的评估2928名西班牙语参与者，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。程度语音年龄差越大，语音时钟表观遗传衰老、声音衰老音高 、评估健康人群的语音年龄差最低 ，可重复 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、血液检测 、认知能力 、而语音具有远程采集、语音年龄差较大的人 ，停顿
、与大脑衰老 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。无创和成本低等特点 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，医疗服务可及性
，语音年龄差较大的人，音高 、可通过分析语速 、往往也经历了更多不利的社会环境因素
，经济状况、参与者的整体认知能力 、食物保障 、 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟” ，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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。研究发现，日常功能 ， 研究团队分析了来自阿根廷
、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，在阿尔茨海默病患者中 ，情绪表达
、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。执行功能 、哥伦比亚、阿尔茨海默病相关病理 ，研究发现
，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，以及多种记忆能力往往越差。并据此估算参与者年龄 。轻度认知障碍患者
、智利
、包括语速 、 此外 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ， 进一步研究发现 ，停顿 、其中包括健康成年人 、 研究发现 ， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，分子分析或专业临床评估 ，