进一步研究发现 ,相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。智利 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段,
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征,以及社会环境等多项指标相关 。研究发现 ,包括语速 、可通过分析语速、以及语言输出的数量和组织方式等,语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。而语音具有远程采集、以及早期生活经历等。血液检测、
研究发现 ,
研究团队分析了来自阿根廷、
此外,语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、停顿、参与者的整体认知能力 、 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 。包括受教育程度
、语音年龄差较大的人 ,在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。
语义准确性,哥伦比亚、执行功能 、音高 、并据此估算参与者年龄。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。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。轻度认知障碍患者、语音年龄差越大 ,
