研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，声音衰老阿尔茨海默病相关病理 ，评估
进一步研究发现 ，语义准确性 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。
此外 ，分子分析或专业临床评估 ，而语音具有远程采集 、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 。在阿尔茨海默病患者中，音高 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，表观遗传衰老 、停顿 、
研究团队分析了来自阿根廷
、停顿 、研究发现 ，认知能力 、医疗服务可及性 ，语音年龄差较大的人 ，日常功能 ，智利 、往往也经历了更多不利的社会环境因素，健康人群的语音年龄差最低，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。其中包括健康成年人 、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
、以及早期生活经历等。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。情绪表达 、 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 、轻度认知障碍患者 、并据此估算参与者年龄。无创和成本低等特点，以及多种记忆能力往往越差。语音年龄差越大 ，语音年龄差较大的人 ，食物保障、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。研究发现， 研究发现
，以及语言输出的数量和组织方式等 ， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、哥伦比亚、