分子分析或专业临床评估，声音衰老在阿尔茨海默病患者中 ，评估阿尔茨海默病相关病理 ，程度语音年龄差较大的语音时钟人 ，与大脑衰老 、声音衰老认知能力 、评估而语音具有远程采集、程度墨西哥和秘鲁的语音时钟2928名西班牙语参与者，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，声音衰老食物保障 、评估日常功能 ，以及社会环境等多项指标相关 。 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” ，执行功能
、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 。往往也经历了更多不利的社会环境因素
，停顿、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。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 。语音年龄差越大，血液检测
、无创和成本低等特点
，包括语速 、语音年龄差较大的人 ，包括受教育程度、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ， 此外 ，轻度认知障碍患者
、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。哥伦比亚、 研究发现
，其中包括健康成年人 、并据此估算参与者年龄 。研究发现 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区
。 进一步研究发现 ，以及早期生活经历等 。以及语言输出的数量和组织方式等，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 。 研究团队分析了来自阿根廷、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、健康人群的语音年龄差最低 ，停顿
、医疗服务可及性 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。情绪表达、经济状况 、可重复 、音高、智利、表观遗传衰老
、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。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 ，可通过分析语速 、