Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δείχνουν τη δυνατότητα βελτίωσης των παρεμβάσεων και των συστάσεων για τη γήρανση

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δείχνουν τη δυνατότητα βελτίωσης των παρεμβάσεων και των συστάσεων για τη γήρανση

Μια συλλογική μελέτη μεταξύ ερευνητών από την Ιατρική Σχολή Yong Loo Lin, το Εθνικό Πανεπιστήμιο της Σιγκαπούρης (NUS Medicine) και το Institute of Biostatistics and Informatics in Medicine and Aging Research, Rostock University Medical Center, Γερμανία, εξέτασε τον τρόπο με τον οποίο προηγμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, όπως μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) μπορούν να κάνουν πιο εύκολη την αξιολόγηση προσωπικών παρεμβάσεων (LLM). Τα αποτελέσματα δημοσιεύτηκαν στο Leading Review JournalΑλλαγή ερευνητικών ανασκοπήσεων.

Η έρευνα για τη γήρανση παράγει έναν συντριπτικό όγκο δεδομένων, καθιστώντας δύσκολο τον προσδιορισμό ποιες παρεμβάσεις, όπως νέα φάρμακα, διατροφικές αλλαγές ή ρουτίνες άσκησης, είναι ασφαλείς και αποτελεσματικές. Αυτή η μελέτη εξέτασε πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει δεδομένα πιο αποτελεσματικά και με ακρίβεια, προτείνοντας ένα ολοκληρωμένο σύνολο προτύπων για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, ώστε να διασφαλιστεί ότι παρέχουν ακριβείς, αξιόπιστες και κατανοητές αξιολογήσεις μέσω της ικανότητάς τους να αναλύουν πολύπλοκα βιολογικά δεδομένα.

Οι ερευνητές εντόπισαν οκτώ κρίσιμες απαιτήσεις για αποτελεσματικές αξιολογήσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη:

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.

Το να διηγούνται οι LLM ιστορίες με αυτές τις απαιτήσεις ως μέρος της προτροπής βελτίωσε την ποιότητα των προτάσεων που παρήγαγαν.

Δοκιμάσαμε μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης σε παραδείγματα πραγματικού κόσμου, όπως φαρμακευτικά προϊόντα και συμπληρώματα διατροφής. Διαπιστώσαμε ότι ακολουθώντας συγκεκριμένες οδηγίες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει πιο ακριβείς και λεπτομερείς πληροφορίες. Κατά την ανάλυση της ραπαμυκίνης, ενός φαρμάκου που έχει μελετηθεί ευρέως ως προς τις δυνατότητές του να προάγει την υγιή γήρανση, η τεχνητή νοημοσύνη αξιολόγησε όχι μόνο την αποτελεσματικότητά της, αλλά και εξηγήσεις και προειδοποιήσεις που σχετίζονται με το πλαίσιο όσο το δυνατόν περισσότερο. "

Καθηγητής Brian Kennedy, Συνεπικεφαλής Σπουδών, Τμήμα Βιοχημείας και Φυσιολογίας και Ερευνητικό Πρόγραμμα Μετάδοσης Υγιεινής Μακροζωίας, NUS Medicine

«Τα αποτελέσματα της μελέτης θα μπορούσαν να έχουν εκτεταμένες επιπτώσεις» Οι κρίσιμες απαιτήσεις για μια καλή ανταπόκριση μπορεί να καταστήσουν δυνατή την εύρεση πιο αποτελεσματικών θεραπειών και να τις καταστήσουν ασφαλέστερες. Βελτίωση των αποτελεσμάτων υγείας για όλους, ειδικά καθώς μεγαλώνουν. "

Προχωρώντας προς τα εμπρός, η ομάδα επικεντρώνεται τώρα σε μια μεγάλη μελέτη σχετικά με τον καλύτερο τρόπο χρήσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για συμβουλές παρέμβασης μακροζωίας για να αξιολογήσει την ακρίβεια και την αξιοπιστία τους σε ένα ευρύ φάσμα προσεκτικά σχεδιασμένων σημείων αναφοράς, επιμελημένα, υψηλής ποιότητας δεδομένα. Η επικύρωση τέτοιων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης είναι ρητά σημαντική επειδή οι παρεμβάσεις μακροζωίας μπορούν στη συνέχεια να εφαρμοστούν από μεγάλο αριθμό υγιών ανθρώπων. Οι προοπτικές μελέτες πρέπει να αποδείξουν ότι οι αξιολογήσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια επιτυχή αποτελέσματα σε μελέτες σε ανθρώπους, ανοίγοντας το δρόμο για ασφαλέστερες και πιο αποτελεσματικές παρεμβάσεις στην υγεία.

Η ομάδα ελπίζει να χρησιμοποιήσει τα ευρήματά της για να κάνει τις παρεμβάσεις για την υγεία και τη μακροζωία πιο ακριβείς και προσιτές, βελτιώνοντας τελικά την ποιότητα και τη διάρκεια ζωής. Η συνεργασία μεταξύ ερευνητών, κλινικών ιατρών και υπευθύνων χάραξης πολιτικής θα είναι σημαντική για τη δημιουργία ισχυρών ρυθμιστικών πλαισίων και τη διασφάλιση της ασφαλούς και αποτελεσματικής χρήσης των αξιολογήσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Πηγές: