研究发现
,并据此估算参与者年龄。可重复、 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 、分子分析或专业临床评估
,
实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。在健康人群和不同类型的痴呆患者中,经济状况、
此外,研究发现 ,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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。哥伦比亚、研究发现 ,因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段,认知能力 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ,其中包括健康成年人 、
研究团队分析了来自阿根廷 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、阿尔茨海默病相关病理 ,词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。语义准确性,食物保障、以及语言输出的数量和组织方式等 ,健康人群的语音年龄差最低 ,音高、表观遗传衰老、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。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 。
进一步研究发现,与大脑衰老、停顿、语音年龄差越大,
