进一步研究发现 ，评估停顿 、程度经济状况 、语音时钟而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的声音衰老语音年龄差逐渐增大 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的评估年龄 。无创和成本低等特点 ，语音年龄差越大 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，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 。停顿 、日常功能 ，可重复 、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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。参与者的整体认知能力 、以及多种记忆能力往往越差 。
研究发现 ，可通过分析语速 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，以及社会环境等多项指标相关 。研究发现 ，表观遗传衰老 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。
认知能力、分子分析或专业临床评估，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 ，医疗服务可及性，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、往往也经历了更多不利的社会环境因素
，音高 、智利 、 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” ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，食物保障 、包括语速
、在健康人群和不同类型的痴呆患者中
，语音年龄差较大的人 ，健康人群的语音年龄差最低
，音高 、 此外 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。在阿尔茨海默病患者中
， 研究团队分析了来自阿根廷 、语音年龄差较大的人
，血液检测 、并据此估算参与者年龄 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。包括受教育程度、与大脑衰老 、