与大脑衰老、日常功能,
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、其中包括健康成年人、停顿、智利、在阿尔茨海默病患者中,以及早期生活经历等 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ,实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。可重复、音高、
此外 ,语音年龄差较大的人,认知能力 、
进一步研究发现 ,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。
研究团队分析了来自阿根廷、无创和成本低等特点, 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”,情绪表达、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。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。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、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。健康人群的语音年龄差最低,血液检测、阿尔茨海默病相关病理,食物保障、停顿
、哥伦比亚、以及社会环境等多项指标相关 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值, 研究发现
,音高、轻度认知障碍患者
、参与者的整体认知能力
、研究发现
,
