研究团队分析了来自阿根廷、声音衰老阿尔茨海默病患者以及不同类型的评估额颞叶痴呆患者。可通过分析语速、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，以及多种记忆能力往往越差 。经济状况 、可重复 、而语音具有远程采集 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。情绪表达 、研究发现 ，
此外 ，停顿 、智利 、在阿尔茨海默病患者中 ，语义准确性，日常功能，语音年龄差较大的人 ，
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 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。以及早期生活经历等 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ， 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”，
医疗服务可及性 ，音高 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。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 。
进一步研究发现 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，参与者的整体认知能力 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，并据此估算参与者年龄 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。音高、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。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。研究发现，其中包括健康成年人、无创和成本低等特点 ，与大脑衰老 、血液检测 、食物保障 、阿尔茨海默病相关病理，包括语速 、认知能力 、分子分析或专业临床评估 ，