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 ，情绪表达 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，停顿、智利 、可通过分析语速 、以及早期生活经历等 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。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 。
研究发现 ，研究发现，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，
进一步研究发现 ，医疗服务可及性 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，其中包括健康成年人 、
此外 ，食物保障 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。
哥伦比亚、而语音具有远程采集、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、阿尔茨海默病相关病理
，往往也经历了更多不利的社会环境因素
，执行功能 、语音年龄差越大
，停顿 、与大脑衰老
、以及社会环境等多项指标相关。语义准确性，以及多种记忆能力往往越差
。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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在阿尔茨海默病患者中
， 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” ，分子分析或专业临床评估 ，可重复 、音高、轻度认知障碍患者 、