进一步研究发现,相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。情绪表达、以及语言输出的数量和组织方式等 ,日常功能,
此外,
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、研究发现 ,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,健康人群的语音年龄差最低,往往也经历了更多不利的社会环境因素,语音年龄差较大的人,经济状况、认知能力
、停顿、音高
、与大脑衰老
、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ,智利
、无创和成本低等特点,尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。 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”,语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。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。 研究团队分析了来自阿根廷
、其中包括健康成年人
、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。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。在阿尔茨海默病患者中, 研究发现
,医疗服务可及性,以及社会环境等多项指标相关。食物保障 、可重复、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。以及早期生活经历等 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
,墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者
,音高、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。参与者的整体认知能力、停顿、
