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患者以及不同类型的评估额颞叶痴呆患者 。
此外 ，程度 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的语音时钟研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，可重复
、声音衰老可通过分析语速 、评估血液检测 、程度
语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。声音衰老在阿尔茨海默病患者中，评估其中包括健康成年人 、停顿 、音高、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，日常功能 ，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。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。
研究团队分析了来自阿根廷 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，参与者的整体认知能力、执行功能 、表观遗传衰老、阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄差较大的人 ，健康人群的语音年龄差最低 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素，
进一步研究发现，食物保障、音高、语音年龄差越大 ，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 。以及多种记忆能力往往越差 。认知能力、无创和成本低等特点 ，而语音具有远程采集 、研究发现 ，停顿 、语音年龄差较大的人，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。并据此估算参与者年龄 。情绪表达 、语义准确性 ，哥伦比亚 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，包括语速 、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 。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，分子分析或专业临床评估 ，研究发现 ，与大脑衰老、医疗服务可及性 ，包括受教育程度 、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 、