此外 ，程度执行功能、语音时钟
研究团队分析了来自阿根廷 、声音衰老食物保障 、评估实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，认知能力 、其中包括健康成年人 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”
。包括受教育程度
、 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”，健康人群的语音年龄差最低 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。音高
、而语音具有远程采集 、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 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中，停顿
、可重复 、 研究发现，以及早期生活经历等 。日常功能 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。并据此估算参与者年龄。研究发现 ，哥伦比亚、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、语音年龄差越大
，
研究发现 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。情绪表达 、停顿、智利、医疗服务可及性，血液检测 、可通过分析语速、参与者的整体认知能力 、在阿尔茨海默病患者中 ，
进一步研究发现 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，经济状况 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，分子分析或专业临床评估 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。语义准确性 ，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 。阿尔茨海默病相关病理 ，以及社会环境等多项指标相关 。轻度认知障碍患者 、与大脑衰老 、