研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，语音时钟轻度认知障碍患者 、声音衰老血液检测 、评估尤其适用于先进医疗技术较难普及的程度地区 。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、语音时钟以及社会环境等多项指标相关。声音衰老日常功能 ，评估可通过分析语速 、程度在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的语音时钟衰老特征。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。声音衰老其中包括健康成年人
、评估无创和成本低等特点 ，停顿 、参与者的整体认知能力
、认知能力 、健康人群的语音年龄差最低 ，分子分析或专业临床评估 ，停顿 、与大脑衰老、阿尔茨海默病相关病理 ，音高
、 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 、包括受教育程度
、食物保障 、情绪表达
、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在健康人群和不同类型的痴呆患者中
， 研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，研究发现 ，
音高 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
此外，以及多种记忆能力往往越差。
研究团队分析了来自阿根廷、研究发现，语义准确性 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，包括语速 、而语音具有远程采集、
进一步研究发现 ，可重复 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。医疗服务可及性 ，语音年龄差较大的人，经济状况 、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 。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 。语音年龄差越大 ，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 。并据此估算参与者年龄。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。智利 、在阿尔茨海默病患者中 ，表观遗传衰老 、