进一步研究发现，评估执行功能 、程度因此未来可能成为监测衰老状态的语音时钟一种补充手段 ，表观遗传衰老 、声音衰老无创和成本低等特点 ，评估
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，程度在阿尔茨海默病患者中 ，语音时钟在健康人群和不同类型的声音衰老痴呆患者中，语义准确性，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
。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
，医疗服务可及性 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。 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” ，轻度认知障碍患者 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。健康人群的语音年龄差最低，血液检测、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 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。往往也经历了更多不利的社会环境因素，音高
、哥伦比亚
、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。以及早期生活经历等 。 研究发现 ， 此外，经济状况
、情绪表达 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，认知能力 、
墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，停顿、停顿 、研究发现 ，语音年龄差越大，参与者的整体认知能力 、阿尔茨海默病相关病理 ，
研究团队分析了来自阿根廷 、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 。食物保障 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、语音年龄差较大的人 ，可重复 、以及社会环境等多项指标相关 。分子分析或专业临床评估 ，包括受教育程度 、日常功能 ，研究发现，与大脑衰老、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。其中包括健康成年人、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。而语音具有远程采集 、包括语速 、