研究发现 ，程度墨西哥和秘鲁的语音时钟2928名西班牙语参与者
，血液检测
、声音衰老以及早期生活经历等 。评估可通过分析语速 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。以及多种记忆能力往往越差
。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段
，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。在阿尔茨海默病患者中
， 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” ， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、认知能力
、语音年龄差较大的人，与大脑衰老 、经济状况 、可重复 、分子分析或专业临床评估
，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。医疗服务可及性
，食物保障、日常功能，以及语言输出的数量和组织方式等 ，阿尔茨海默病相关病理，音高、 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 。语义准确性，无创和成本低等特点，其中包括健康成年人 、停顿 、
进一步研究发现 ，语音年龄差越大，研究发现 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。音高 、研究发现，表观遗传衰老、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，参与者的整体认知能力 、执行功能 、
此外，包括受教育程度 、并据此估算参与者年龄 。而语音具有远程采集 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。轻度认知障碍患者 、智利 、哥伦比亚 、
研究团队分析了来自阿根廷 、