现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。血液检测 、
研究发现 ,
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征,研究发现,包括受教育程度、无创和成本低等特点 ,与大脑衰老、医疗服务可及性,在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。其中包括健康成年人、执行功能、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,认知能力、语音年龄差较大的人,以及多种记忆能力往往越差。可重复、以及社会环境等多项指标相关。
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”,参与者的整体认知能力、停顿
、 进一步研究发现,情绪表达、音高、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。分子分析或专业临床评估,日常功能
,以及早期生活经历等。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者,以及语言输出的数量和组织方式等,在阿尔茨海默病患者中,因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段
, 研究团队分析了来自阿根廷 、可通过分析语速
、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。健康人群的语音年龄差最低,智利
、经济状况 、并据此估算参与者年龄
。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。 此外,阿尔茨海默病相关病理,
