研究发现
，其中包括健康成年人
、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，以及社会环境等多项指标相关 。包括受教育程度
、在阿尔茨海默病患者中 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。血液检测 、 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” ，音高 、认知能力 、可通过分析语速 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。参与者的整体认知能力 、表观遗传衰老 、停顿、分子分析或专业临床评估
， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征
，哥伦比亚、轻度认知障碍患者
、可重复 、语音年龄差越大，执行功能 、 进一步研究发现 ，停顿 、 此外 ，而语音具有远程采集
、以及语言输出的数量和组织方式等 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，情绪表达 、 研究团队分析了来自阿根廷 、
日常功能 ，以及多种记忆能力往往越差 。医疗服务可及性 ，阿尔茨海默病相关病理 ，与大脑衰老 、音高 、研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。包括语速 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。经济状况 、