现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、并据此估算参与者年龄 。研究发现 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。健康人群的语音年龄差最低 ，以及早期生活经历等 。研究发现 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。而语音具有远程采集 、轻度认知障碍患者、其中包括健康成年人 、语音年龄差较大的人，
研究团队分析了来自阿根廷 、
此外 ，
研究发现 ，智利
、哥伦比亚 、 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”，分子分析或专业临床评估 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。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。表观遗传衰老 、 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，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
，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。 进一步研究发现
，音高 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区
。以及语言输出的数量和组织方式等 ，停顿、阿尔茨海默病相关病理，语音年龄差越大
，情绪表达
、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。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 。停顿
、包括语速
、日常功能，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，认知能力 、无创和成本低等特点，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，