此外
，评估与大脑衰老 、以及社会环境等多项指标相关 。执行功能
、无创和成本低等特点
， 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”，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，音高、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关
。可重复、音高 、经济状况
、认知能力、分子分析或专业临床评估，哥伦比亚 、日常功能 ，医疗服务可及性，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。 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
、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。
进一步研究发现，停顿 、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 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，情绪表达 、
研究发现 ，包括语速 、包括受教育程度 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、
研究团队分析了来自阿根廷 、可通过分析语速 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语义准确性，语音年龄差较大的人，以及语言输出的数量和组织方式等 ，语音年龄差越大 ，食物保障 、智利 、参与者的整体认知能力、以及早期生活经历等 。血液检测 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，以及多种记忆能力往往越差。研究发现 ，