进一步研究发现 ，评估在阿尔茨海默病患者中 ，程度而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的语音时钟语音年龄差逐渐增大 。参与者的声音衰老整体认知能力 、音高 、评估经济状况 、分子分析或专业临床评估 ，研究发现 ，语音年龄差越大 ，医疗服务可及性，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。可重复、健康人群的语音年龄差最低 ，执行功能、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。日常功能 ，包括语速 、可通过分析语速 、语音年龄差较大的人 ，哥伦比亚 、轻度认知障碍患者、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。智利、
研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，以及社会环境等多项指标相关。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。以及语言输出的数量和组织方式等 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、而语音具有远程采集、 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”，认知能力 、以及早期生活经历等。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。 此外 ，无创和成本低等特点 ，停顿 、研究发现 ，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
。
研究团队分析了来自阿根廷 、情绪表达 、包括受教育程度 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，并据此估算参与者年龄 。与大脑衰老 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。其中包括健康成年人 、音高 、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 ，