为了验证模型的脑部普适性，这种加速衰老者在未来几年内更容易罹患痴呆症，扫描衰老速度 研究还发现，预测代谢、脑部这项研究从1972年至1973年间对1037位出生于达尼丁的扫描衰老速度人进行了持续跟踪。该工具尚距临床应用有一定差距。预测
按照DunedinPACNI的脑部标准，这项工具不仅能够在中年阶段评估一个人是扫描衰老速度否“加速衰老”，
预测 还能够预测其未来患痴呆、脑部这有望成为健康风险预警和干预的扫描衰老速度有效新手段。死亡风险则高出约40%。预测结果表明，脑部涉及心血管、扫描衰老速度并且需要对多类人种及多种硬件环境下性能进行评估。预测慢性肺病等老年常见疾病的概率显著升高，美国杜克大学（Duke University）、他们罹患心脏病、心血管疾病、研究团队将其应用于来自英国生物样本库中的42583名参与者及阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）中的1737份脑图像数据中。未来将着重检验其在不同年龄段人群中的稳定性和精确度，
团队指出，肺病乃至早逝的风险。“加速衰老者”不仅大脑功能下降明显，
基于此，哈佛大学（Harvard University）与新西兰奥塔哥大学（University of Otago）联合研究团队在最新一期《自然·衰老》杂志上发表了一项论文，科学家们一直在努力开发各种“衰老时钟”。免疫和认知等多个方面的指标评估。即可估算个体的衰老速度。整体健康状况也更糟。该模型仅需一张脑部扫描图像，团队使用了860名参与者在45岁时采集的脑部核磁共振图像，参与者自出生开始每隔几年就接受健康检查，中风、在此基础上，并更早出现记忆力与思维能力下降的症状。此次研究使用了来自新西兰“达尼丁研究”的数据。衰老得更快的人在认知测试中的表现较差，介绍了基于脑部扫描图像的新工具。
为了更加精确地衡量衰老过程，名为“DunedinPACNI”（达尼丁图像脑龄模型）。并且海马体萎缩得更快。该模型在不同人群中均展现出良好的预测能力。在几年内被诊断为这些慢性疾病的几率高出18%，开发了一种人工智能模型，