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” ，哥伦比亚 、
研究团队分析了来自阿根廷 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。无创和成本低等特点 ，在阿尔茨海默病患者中，经济状况 、研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，日常功能 ，并据此估算参与者年龄 。可通过分析语速 、包括受教育程度 、其中包括健康成年人 、研究发现 ，
此外 ，分子分析或专业临床评估 ，
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 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄差较大的人 ，认知能力 、停顿 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。食物保障 、表观遗传衰老、医疗服务可及性 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。情绪表达 、
词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。与大脑衰老 、语义准确性 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。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 。包括语速 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，
研究发现，血液检测、语音年龄差较大的人 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，
进一步研究发现 ，停顿、音高 、