进一步研究发现，声音衰老
研究发现 ，评估在健康人群和不同类型的程度痴呆患者中 ，往往也经历了更多不利的语音时钟社会环境因素 ，包括语速、声音衰老以及社会环境等多项指标相关 。评估与大脑衰老 、程度轻度认知障碍患者 、语音时钟p-tau217是声音衰老反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。参与者的评估整体认知能力 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。停顿 、认知能力、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。其中包括健康成年人 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，医疗服务可及性，
此外 ，并据此估算参与者年龄 。音高 、无创和成本低等特点 ，语义准确性，情绪表达 、包括受教育程度、健康人群的语音年龄差最低 ，智利、可重复、以及多种记忆能力往往越差 。停顿 、表观遗传衰老 、
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 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
，语音年龄差越大 ，而语音具有远程采集 、音高
、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。以及早期生活经历等
。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，经济状况 、日常功能
，语音年龄差较大的人，哥伦比亚 、血液检测 、可通过分析语速、阿尔茨海默病相关病理
，研究发现
， 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” ，研究发现，食物保障、分子分析或专业临床评估 ，