新的人工智能平台可以通过观察我们来猜测我们的年龄


ageing

现在有很多公司在探索视觉诊断领域,智能算法试图通过观察我们来检测各种健康指标。虽然听起来很牵强,但初步结果似乎很有希望。

一个很好的例子来自Insilico Medicine,他们最近发布了一个paper这记录了他们如何从大量视觉线索中检测出一个人的年龄。

Insilico是Aging.AI他们声称能够基于一些相对简单的血液测试来准确预测我们的年龄,并且他们相信他们的方法能够可靠地跟踪我们的生物年龄。

人们相信,更好地理解这些生物标志物将是改善衰老影响的关键一步。

支持飞跃

这种飞跃在很大程度上是可能的,因为可用数据的惊人增长,以及能够通过神经网络理解这些数据的高性能计算。

“在内部,我们正在研究更复杂的机器学习问题,老化。人工智能就是一个很好的例子,在这种情况下,神经网络优于其他机器学习方法,并且可以扩展到多种应用中。”

衰老。人工智能只是Insilico Medicine在从胚胎发育到再生医学等领域尝试的十几个深度学习应用之一。

该团队与Invitro实验室合作,Invitro实验室是东欧最大的独立实验室测试服务提供商。总的来说,他们在筛选出大约60,000个样本之前,先对大约100万个样本进行了筛选。

然后,他们用这些数据训练了40个神经网络来预测年龄。这一分析使该团队能够确定预测我们年龄的关键特征,包括:

  • 葡萄糖
  • 白蛋白
  • 红细胞
  • 碱性磷酸酶

他们希望这些可能有助于进一步探索衰老的关键生物标志物。

“微软的How-old.net可以通过照片识别你的年龄,我们在与护肤合作者合作的项目中也采用了这种方法,受此启发,我们决定在大量与年龄和性别相关的简单、廉价的历史血液测试上训练一套深层神经网络,并建立了一个预测器,该预测器具有可扩展性,可以包括许多其他数据类型,以建立更全面的衰老生物标志物。”衰老。人工智能原则上可以作为生物老化的生物标志物,用于评估各种疗法的疗效。”