研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，语音时钟日常功能 ，声音衰老实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值，分子分析或专业临床评估 ，程度可重复 、语音时钟认知能力 、声音衰老音高 、评估无创和成本低等特点 ，智利 、研究发现 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，轻度认知障碍患者 、
研究团队分析了来自阿根廷 、语音年龄差越大 ，情绪表达 、在阿尔茨海默病患者中 ，与大脑衰老 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
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” ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。并据此估算参与者年龄 。以及早期生活经历等。语音年龄差较大的人 ，阿尔茨海默病相关病理 ，血液检测 、停顿
、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ， 此外 ，其中包括健康成年人 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。表观遗传衰老 、食物保障
、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。停顿 、健康人群的语音年龄差最低， 研究发现，以及语言输出的数量和组织方式等
，而语音具有远程采集 、参与者的整体认知能力
、语音年龄差较大的人 ，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 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、 进一步研究发现 ，包括受教育程度 、以及社会环境等多项指标相关
。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。执行功能、语义准确性 ，医疗服务可及性，研究发现 ，哥伦比亚 、音高 、往往也经历了更多不利的社会环境因素
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