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傳感器同人工智能技術(shù)(AI)相結(jié)合或能監(jiān)測健康風(fēng)險

  • 2018年4月11日 YaoEnHua來源:中國化工網(wǎng) 1056 67
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近日,一項(xiàng)刊登在國際雜志Scientific Reports上的研究報告中,來自莫斯科物理技術(shù)學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究人員通過表示,從可穿戴設(shè)備上獲得的體力活動數(shù)據(jù)或能用來產(chǎn)生指示機(jī)體老化和虛弱的數(shù)字生物標(biāo)志物,這一突破性的論證或許揭示了新興市場的潛力,即將傳感器同人工智能A

人工智能技術(shù)

近日,一項(xiàng)刊登在國際雜志Scientific Reports上的研究報告中,來自莫斯科物理技術(shù)學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究人員通過表示,從可穿戴設(shè)備上獲得的體力活動數(shù)據(jù)或能用來產(chǎn)生指示機(jī)體老化和虛弱的數(shù)字生物標(biāo)志物,這一突破性的論證或許揭示了新興市場的潛力,即將傳感器同人工智能技術(shù)(AI)相結(jié)合來持續(xù)監(jiān)測人群的健康風(fēng)險,并向醫(yī)療保健提供者及時反饋相關(guān)的信息或數(shù)據(jù)。

許多生理學(xué)參數(shù)都與機(jī)體年齡密切相關(guān),而指示年齡的多種生物標(biāo)志物,比如DNA甲基化、加音標(biāo)和或循環(huán)血液因素的水平都能被用來建立準(zhǔn)確的機(jī)體生物鐘來獲得個體的生理年齡及衰老的估計率,然而除了進(jìn)行學(xué)術(shù)研究之外,進(jìn)行大規(guī)模的生化和基因組特性分析對于實(shí)際應(yīng)用而言,從邏輯上來講都是非常困難且昂貴的。

最近研究人員引入的可穿戴的傳感器就能夠收集并且儲存?zhèn)€人的數(shù)字化活動記錄,如今這種追蹤過程已經(jīng)完成,但其并沒有影響全球數(shù)以億計人們的日常生活。研究者Peter Fedichev解釋道,在模式識別中人工智能是一種非常強(qiáng)大的工具,其在很多方面都有著非常強(qiáng)大的表現(xiàn),比如視覺物體的識別、語言識別及其它領(lǐng)域等,最近在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個非常典型的例子就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心電圖數(shù)據(jù)中輕松發(fā)現(xiàn)患者的心率異常,同時還能從臨床的血液生物化學(xué)分析中獲取和年齡相關(guān)的生物標(biāo)志物,同時還能根據(jù)患者的電子醫(yī)學(xué)記錄來預(yù)測人們的死亡率。

研究人員基于一項(xiàng)2003-2006年美國國家健康和營養(yǎng)學(xué)的調(diào)查,對參與者的體力活動記錄和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,隨后他們訓(xùn)練這種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測個體的生物學(xué)年齡,以及根據(jù)參與者為期一周的活動水平來預(yù)測其死亡風(fēng)險,這種最先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network,CNN)能夠用來揭開具有生物學(xué)意義的相關(guān)運(yùn)動模式,同時還能建立一般健康和壽命記錄之間的關(guān)系,由研究人員所開發(fā)的新型人工智能算法已經(jīng)能夠明顯超過此前可用的生物年齡模型及死亡風(fēng)險預(yù)測模型。

研究者表示,人工智能能夠用來進(jìn)一步完善風(fēng)險模型,而將機(jī)體老化理論與最強(qiáng)大的現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)工具相結(jié)合或許能夠制造出更加優(yōu)良的健康風(fēng)險模型來減少人群中的長壽風(fēng)險,同時還能幫助制定一些養(yǎng)老金計劃,并未即將到來的臨床試驗(yàn)和抗衰老療法的開發(fā)提供一定的思路和研究基礎(chǔ),如今研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一種新型的iPhone應(yīng)用—Gero Lifespan,其能在內(nèi)置智能加速器的幫助下幫助評估用戶的壽命


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