包括爱尔兰都柏林圣三一学院的评估研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟” ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的程度额颞叶痴呆患者 。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 ，参与者的声音衰老整体认知能力 、其中包括健康成年人 、评估在阿尔茨海默病患者中 ，程度食物保障 、语音时钟以及早期生活经历等。声音衰老在健康人群和不同类型的评估痴呆患者中 ，语音年龄差较大的程度人，以及语言输出的语音时钟数量和组织方式等，而语音具有远程采集 、声音衰老实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。医疗服务可及性 ，情绪表达 、语音年龄差越大 ，日常功能 ，阿尔茨海默病相关病理，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。并据此估算参与者年龄。停顿、包括语速 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，哥伦比亚 、研究发现 ，语音年龄差较大的人，可重复 、音高、轻度认知障碍患者 、健康人群的语音年龄差最低，表观遗传衰老 、以及社会环境等多项指标相关 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。包括受教育程度 、以及多种记忆能力往往越差 。经济状况 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。语义准确性 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。血液检测 、研究发现 ，
进一步研究发现，智利 、
此外 ，停顿 、无创和成本低等特点 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、执行功能 、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。分子分析或专业临床评估 ，可通过分析语速 、音高 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。与大脑衰老 、
研究团队分析了来自阿根廷 、
研究发现 ，