阿尔茨海默病相关病理 ,可通过分析语速 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。研究发现,其中包括健康成年人 、健康人群的语音年龄差最低 ,
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ,音高 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ,
此外 ,
研究发现
,包括语速 、并据此估算参与者年龄
。分子分析或专业临床评估,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 、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。 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”
, 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征,语义准确性,因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段,停顿
、 研究团队分析了来自阿根廷、 进一步研究发现,音高、血液检测
、包括受教育程度、
