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Las herramientas de IA muestran el potencial de mejorar las intervenciones y recomendaciones sobre el envejecimiento
Un estudio colaborativo entre investigadores de la Facultad de Medicina Yong Loo Lin, la Universidad Nacional de Singapur (NUS Medicine) y el Instituto de Bioestadística e Informática en Medicina e Investigación del Envejecimiento del Centro Médico de la Universidad de Rostock (Alemania) examinó cómo las herramientas avanzadas de IA, como los modelos en lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), pueden facilitar la evaluación de intervenciones para el envejecimiento y proporcionar recomendaciones personalizadas. Los resultados fueron publicados en la revista líder Altern Research Reviews. El estudio del envejecimiento genera una abrumadora cantidad de datos, lo que dificulta determinar qué intervenciones, como nuevos medicamentos, cambios en la dieta o rutinas de ejercicio, son...
Las herramientas de IA muestran el potencial de mejorar las intervenciones y recomendaciones sobre el envejecimiento
Un estudio colaborativo entre investigadores de la Facultad de Medicina Yong Loo Lin, la Universidad Nacional de Singapur (NUS Medicine) y el Instituto de Bioestadística e Informática en Medicina e Investigación del Envejecimiento del Centro Médico de la Universidad de Rostock (Alemania) examinó cómo las herramientas avanzadas de IA, como los modelos en lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), pueden facilitar la evaluación de intervenciones para el envejecimiento y proporcionar recomendaciones personalizadas. Los resultados fueron publicados en el Leading Review Journal.Modificar las revisiones de la investigación.
La investigación sobre el envejecimiento genera una cantidad abrumadora de datos, lo que dificulta determinar qué intervenciones, como nuevos medicamentos, cambios en la dieta o rutinas de ejercicio, son seguras y efectivas. Este estudio examinó cómo la IA puede analizar datos de manera más eficiente y precisa al proponer un conjunto integral de estándares para los sistemas de IA para garantizar que proporcionen evaluaciones precisas, confiables y comprensibles a través de su capacidad para analizar datos biológicos complejos.
Los investigadores identificaron ocho requisitos críticos para evaluaciones efectivas basadas en IA:
- Richtigkeit der Bewertungsergebnisse. Die Datenqualität wird auf Genauigkeit bewertet.
- Nützlichkeit Und Vollständigkeit.
- Interpretierbarkeit Und Erklärung der Bewertungsergebnisse. Klarheit und Übersicht über die Ergebnisse und die gegebenen Erklärungen.
- Spezifische Überlegung von Kausalmechanismen von der Intervention betroffen.
- Berücksichtigung von Daten in a ganzheitlich Kontext:
- Wirksamkeit und Toxizität sowie Beweise für die Existenz eines großen therapeutischen Fensters;
- Analysen in einer „interdisziplinären“ Umgebung.
- Aktivieren ReproduzierbarkeitAnwesend StandardisierungUnd Harmonisierung der Analysen (und der Berichterstattung).
- Spezifische Betonung auf verschiedene Längsschnittdaten in Längsrichtung.
- Spezifische Betonung der Ergebnisse, die sich auf Bekannte Mechanismen des Alterns.
Hacer que los LLM cuenten historias con estos requisitos como parte del mensaje mejoró la calidad de las recomendaciones que generaron.
Probamos métodos de IA en ejemplos del mundo real, como productos farmacéuticos y suplementos dietéticos. Descubrimos que, al seguir pautas específicas, la IA puede proporcionar información más precisa y detallada. Al analizar la rapamicina, un fármaco ampliamente estudiado por su potencial para promover un envejecimiento saludable, la IA evaluó no sólo su eficacia sino también las posibles explicaciones y advertencias específicas del contexto. “
Profesor Brian Kennedy, codirector de estudios, Departamento de Bioquímica y Fisiología y Programa de Investigación sobre Transmisión de Longevidad Saludable, Medicina NUS
“Los resultados del estudio podrían tener implicaciones de gran alcance” Los requisitos críticos para una buena respuesta pueden permitir encontrar tratamientos más eficaces y hacerlos más seguros. Mejorar los resultados de salud para todos, especialmente a medida que envejecen. “
En el futuro, el equipo ahora se centra en un gran estudio sobre la mejor manera de utilizar los modelos de IA para obtener asesoramiento sobre intervenciones de longevidad para evaluar su precisión y confiabilidad en una amplia gama de puntos de referencia cuidadosamente diseñados, datos seleccionados y de alta calidad. La validación de tales sistemas de IA es explícitamente importante porque las intervenciones de longevidad pueden ser implementadas por un gran número de personas sanas. Los estudios prospectivos deben demostrar que las evaluaciones basadas en IA pueden predecir con precisión resultados exitosos en estudios en humanos, allanando el camino para intervenciones de salud más seguras y efectivas.
El equipo espera utilizar sus hallazgos para hacer que las intervenciones de salud y longevidad sean más precisas y accesibles y, en última instancia, mejorar la calidad y la duración de la vida. La colaboración entre investigadores, médicos y formuladores de políticas será importante para establecer marcos regulatorios sólidos y garantizar el uso seguro y eficaz de las evaluaciones basadas en IA.
Fuentes:
Fillen, G.,et al. (2024). Requisitos de validación para la evaluación e intervención basada en IA en la investigación y la práctica del envejecimiento y la longevidad. Reseñas de investigaciones sobre el envejecimiento. doi.org/10.1016/j.arr.2024.102617.