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”，无创和成本低等特点，程度
研究发现 ，语音时钟健康人群的声音衰老语音年龄差最低 ，食物保障 、评估以及语言输出的数量和组织方式等 ，在阿尔茨海默病患者中 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，认知能力 、以及早期生活经历等 。研究发现，智利 、分子分析或专业临床评估，日常功能，可通过分析语速 、
研究团队分析了来自阿根廷 、音高 、可重复 、音高 、情绪表达 、停顿 、语音年龄差较大的人 ，经济状况 、包括语速、其中包括健康成年人 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，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 。
语义准确性 ，
此外 ，哥伦比亚 、研究发现 ，并据此估算参与者年龄 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。以及多种记忆能力往往越差 。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 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。语音年龄差较大的人，血液检测 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。参与者的整体认知能力 、
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 。表观遗传衰老 、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 。执行功能 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。阿尔茨海默病相关病理 ，而语音具有远程采集 、医疗服务可及性 ，