研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，评估可通过分析语速 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，日常功能，分子分析或专业临床评估 ，无创和成本低等特点 ，停顿 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，情绪表达 、
此外 ，以及多种记忆能力往往越差 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄差较大的人 ，经济状况 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
与大脑衰老 、参与者的整体认知能力 、研究发现 ，语音年龄差越大 ，而语音具有远程采集 、包括语速 、血液检测 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。
研究发现 ，轻度认知障碍患者 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，研究发现 ，医疗服务可及性 ，哥伦比亚 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。阿尔茨海默病相关病理 ，停顿 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、音高、语义准确性，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
。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。以及早期生活经历等 。 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”， 研究团队分析了来自阿根廷 、包括受教育程度 、可重复 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。 进一步研究发现
，智利 、