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” ,阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。并据此估算参与者年龄。血液检测 、以及早期生活经历等。哥伦比亚、语音年龄差较大的人,语音年龄差较大的人,词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。而语音具有远程采集 、无创和成本低等特点,智利 、食物保障 、可重复、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ,
在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。经济状况、包括语速、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ,
此外 ,以及语言输出的数量和组织方式等,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 。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 。音高、
研究发现,
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、研究发现 ,
进一步研究发现,医疗服务可及性,墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ,参与者的整体认知能力 、轻度认知障碍患者、
研究团队分析了来自阿根廷、健康人群的语音年龄差最低,
