研究团队分析了来自阿根廷 、程度语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。语音时钟音高、声音衰老可重复 、评估语音年龄差越大 ，分子分析或专业临床评估 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。以及早期生活经历等 。与大脑衰老 、血液检测、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，
进一步研究发现 ，包括语速 、停顿 、执行功能 、研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、参与者的整体认知能力
、并据此估算参与者年龄 。语音年龄差较大的人，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，语音年龄差较大的人，日常功能 ，音高
、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，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” ，认知能力 、往往也经历了更多不利的社会环境因素
，
词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。经济状况 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，包括受教育程度 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。研究发现 ，情绪表达 、停顿、
此外 ，轻度认知障碍患者 、语义准确性 ，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 。
研究发现 ，表观遗传衰老、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，食物保障、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。其中包括健康成年人 、而语音具有远程采集 、