进一步研究发现 ，
相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。
研究发现 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，健康人群的语音年龄差最低 ，语义准确性，阿尔茨海默病相关病理 ，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” 。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。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。停顿
、研究发现 ，血液检测
、 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” ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中，与大脑衰老 、可通过分析语速 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关
。其中包括健康成年人
、医疗服务可及性 ，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。情绪表达 、以及早期生活经历等 。在阿尔茨海默病患者中
， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。语音年龄差较大的人 ，音高
、食物保障 、研究发现，表观遗传衰老 、 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，经济状况、 此外，哥伦比亚 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，执行功能 、 研究团队分析了来自阿根廷、分子分析或专业临床评估 ，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 。停顿 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。