研究发现 ， 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” ，并据此估算参与者年龄 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄差越大 ，智利 、可重复
、包括语速 、参与者的整体认知能力 、 研究团队分析了来自阿根廷 、停顿
、血液检测 、表观遗传衰老 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，认知能力 、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 、情绪表达
、阿尔茨海默病相关病理 ， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。以及社会环境等多项指标相关
。以及多种记忆能力往往越差 。往往也经历了更多不利的社会环境因素
，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 。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。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 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。而语音具有远程采集 、与大脑衰老 、食物保障、停顿 、健康人群的语音年龄差最低 ，轻度认知障碍患者 、音高 、
进一步研究发现 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。在阿尔茨海默病患者中 ，
此外，日常功能 ，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 ，