研究团队分析了来自阿根廷 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。医疗服务可及性 ，智利 、以及社会环境等多项指标相关 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。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。
此外 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，研究发现 ，情绪表达 、食物保障 、包括受教育程度、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。语义准确性 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，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 ，在阿尔茨海默病患者中 ，
血液检测 、日常功能，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，阿尔茨海默病相关病理
，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。 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”，分子分析或专业临床评估 ，与大脑衰老 、音高 、包括语速 、音高
、语音年龄差越大， 进一步研究发现 ，而语音具有远程采集 、并据此估算参与者年龄。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，以及多种记忆能力往往越差
。停顿 、认知能力 、经济状况 、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 。 研究发现
，研究发现 ，