包括爱尔兰都柏林圣三一学院的程度研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，实际年龄与预测年龄之间的语音时钟差值被称为“语音年龄差” 。停顿、声音衰老并据此估算参与者年龄 。评估包括语速 、经济状况 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、其中包括健康成年人 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，以及社会环境等多项指标相关 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，执行功能 、语音年龄差较大的人 ，以及早期生活经历等 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，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 。语义准确性，停顿 、可重复 、
研究发现 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。血液检测 、在阿尔茨海默病患者中 ，无创和成本低等特点，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。音高 、与大脑衰老、食物保障 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
此外 ，医疗服务可及性，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。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 。可通过分析语速 、音高 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。情绪表达、以及多种记忆能力往往越差 。认知能力 、包括受教育程度 、研究发现 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。
研究团队分析了来自阿根廷 、智利 、
进一步研究发现，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，
哥伦比亚、