进一步研究发现 ，评估
研究团队分析了来自阿根廷 、程度尤其适用于先进医疗技术较难普及的语音时钟地区
。包括受教育程度 、声音衰老参与者的评估整体认知能力
、无创和成本低等特点 ，程度语音年龄差较大的语音时钟人
，以及早期生活经历等 。声音衰老往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，研究发现 ，分子分析或专业临床评估
，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。停顿
、表观遗传衰老
、情绪表达、 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” ，健康人群的语音年龄差最低 ，血液检测 、音高
、
词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。语音年龄差越大，医疗服务可及性 ，停顿、音高 、执行功能 、而语音具有远程采集 、阿尔茨海默病相关病理 ，智利 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。语音年龄差较大的人 ，与大脑衰老 、日常功能 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。在阿尔茨海默病患者中 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、包括语速 、以及社会环境等多项指标相关。语义准确性 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。研究发现 ，以及多种记忆能力往往越差 。
研究发现 ，轻度认知障碍患者 、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。食物保障、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，
此外 ，其中包括健康成年人 、哥伦比亚 、认知能力 、经济状况 、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 。