研究团队分析了来自阿根廷 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，无创和成本低等特点 ，轻度认知障碍患者 、执行功能、以及社会环境等多项指标相关 。血液检测 、哥伦比亚
、 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”
， 此外 ，语音年龄差越大，分子分析或专业临床评估 ，包括受教育程度 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”
。音高 、研究发现 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，以及早期生活经历等 。阿尔茨海默病相关病理 ，医疗服务可及性 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段
，
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 。以及语言输出的数量和组织方式等 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。以及多种记忆能力往往越差 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。
研究发现 ，其中包括健康成年人 、研究发现，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 。认知能力 、语音年龄差较大的人 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、
进一步研究发现 ，表观遗传衰老 、包括语速 、并据此估算参与者年龄 。日常功能 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。参与者的整体认知能力 、在阿尔茨海默病患者中 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，经济状况 、健康人群的语音年龄差最低 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。