KI -Tools zeigen das Potenzial zur Verbesserung der Alterungsinterventionen und -empfehlungen

Eine kollaborative Studie zwischen Forschern der Yong Loo Lin School of Medicine, der Nationalen Universität von Singapur (NUS Medicine) und dem Institut für Biostatistik und Informatik in der Medizin- und Alterne Forschung, Rostock University Medical Center, Deutschland, untersuchte, wie fortschrittliche KI -Tools wie fortgeschrittene KI -Tools wie Großsprachige Modelle (LLMs) können es einfacher machen, Interventionen für das Altern zu bewerten und personalisierte Empfehlungen zu geben. Die Ergebnisse wurden im Leading Review Journal veröffentlicht Alterne Forschungsüberprüfungen.

Die Erforschung des Alterns erzeugt eine überwältigende Menge an Daten, was es schwierig macht, zu bestimmen, welche Interventionen wie neue Medikamente, Ernährungsänderungen oder Trainingsroutinen sind-sind sicher und wirksam. In dieser Studie wurde untersucht, wie KI Daten effizienter und genauer analysieren kann, indem sie einen umfassenden Satz von Standards für KI -Systeme vorschlagen, um sicherzustellen, dass sie genaue, zuverlässige und verständliche Bewertungen durch ihre Fähigkeit zur Analyse komplexer biologischer Daten liefern.

Die Forscher identifizierten acht kritische Anforderungen für effektive KI-basierte Bewertungen:

1. Richtigkeit der Bewertungsergebnisse. Die Datenqualität wird auf Genauigkeit bewertet.
2. Nützlichkeit Und Vollständigkeit.
3. Interpretierbarkeit Und Erklärung der Bewertungsergebnisse. Klarheit und Übersicht über die Ergebnisse und die gegebenen Erklärungen.
4. Spezifische Überlegung von Kausalmechanismen von der Intervention betroffen.
5. Berücksichtigung von Daten in a ganzheitlich Kontext:
   1. Wirksamkeit und Toxizität sowie Beweise für die Existenz eines großen therapeutischen Fensters;
   2. Analysen in einer „interdisziplinären“ Umgebung.
6. Aktivieren ReproduzierbarkeitAnwesend StandardisierungUnd Harmonisierung der Analysen (und der Berichterstattung).
7. Spezifische Betonung auf verschiedene Längsschnittdaten in Längsrichtung.
8. Spezifische Betonung der Ergebnisse, die sich auf Bekannte Mechanismen des Alterns.

LLMs mit diesen Anforderungen als Teil der Aufforderung zu erzählen, verbesserte die Qualität der von ihnen erzeugten Empfehlungen.

Wir haben AI-Methoden anhand realer Beispiele wie Arzneimittel und Nahrungsergänzungsmitteln getestet. Wir fanden heraus, dass KI durch die Befolgung spezifischer Richtlinien genauere und detailliertere Erkenntnisse liefern kann. Bei der Analyse von Rapamycin, ein Medikament, das häufig wegen seines Potenzials zur Förderung eines gesunden Alterns untersucht wurde, bewertete die KI nicht nur seine Wirksamkeit, sondern auch kontextspezifische Erklärungen und Vorbehalte, wie wie möglich. „

Professor Brian Kennedy, Co-Leader für Studien, Abteilung für Biochemie und Physiologie und gesunde Langlebigkeitsübertragungsforschungsprogramm, NUS Medicine

„Die Ergebnisse der Studie könnten weitreichende Auswirkungen haben“ Die kritischen Anforderungen für eine gute Reaktion können es ermöglichen, effektivere Behandlungen zu finden und sie sicherer zu machen. Verbesserung der Gesundheitsergebnisse für alle, insbesondere wenn sie älter werden. „

In Zukunft konzentriert sich das Team nun auf eine große Studie darüber, wie die KI-Modelle für die Langlebigkeitsinterventionsberatung am besten zur Bewertung ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit für eine breite Palette sorgfältig gestalteter Benchmarks, kuratiert, hoch, hoch-, hoch- Qualitätsdaten. Die Validierung solcher AI -Systeme ist ausdrücklich wichtig, da die Langlebigkeitsinterventionen dann von einer großen Anzahl gesunder Menschen implementiert werden können. Prospektive Studien müssen nachweisen, dass AI-basierte Bewertungen erfolgreiche Ergebnisse in menschlichen Studien genau vorhersagen können und den Weg für sicherere und effektivere Gesundheitsinterventionen ebnen.

Das Team hofft, ihre Ergebnisse zu nutzen, um Gesundheits- und Langlebigkeitsinterventionen präziser und zugänglicher zu gestalten und letztendlich die Qualität und Dauer des Lebens zu verbessern. Die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Klinikern und politischen Entscheidungsträgern wird wichtig sein, um robuste regulatorische Rahmenbedingungen festzulegen und die sichere und effektive Verwendung von AI-gesteuerten Bewertungen sicherzustellen.

Quellen: