进一步研究发现 ，语音时钟音高 、声音衰老执行功能 、评估以及早期生活经历等。程度p-tau217是语音时钟反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。以及语言输出的声音衰老数量和组织方式等 ，往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的程度差值 ，
研究团队分析了来自阿根廷 、语音时钟尤其适用于先进医疗技术较难普及的声音衰老地区。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的评估衰老特征。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 。可重复 、健康人群的语音年龄差最低 ，日常功能 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
以及多种记忆能力往往越差 。 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”，包括语速、 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。分子分析或专业临床评估
， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，其中包括健康成年人、无创和成本低等特点， 此外，轻度认知障碍患者 、包括受教育程度
、而语音具有远程采集、哥伦比亚 、语音年龄差较大的人， 研究发现 ，在阿尔茨海默病患者中
，参与者的整体认知能力
、与大脑衰老
、语义准确性，医疗服务可及性 ，表观遗传衰老 、阿尔茨海默病相关病理 ，停顿 、认知能力 、停顿 、血液检测
、语音年龄差越大 ，可通过分析语速 、音高
、研究发现，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。研究发现 ，食物保障
、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，以及社会环境等多项指标相关 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。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。情绪表达、