Tekoälytyökalut osoittavat potentiaalin parantaa ikääntymiseen liittyviä toimia ja suosituksia

Tekoälytyökalut osoittavat potentiaalin parantaa ikääntymiseen liittyviä toimia ja suosituksia

Yong Loo Linin lääketieteellisen korkeakoulun, Singaporen kansallisen yliopiston (NUS Medicine) ja Rostockin yliopiston lääketieteellisen keskuksen biostatistiikka- ja tietotekniikan instituutin (Institut of Medicine and Aging Research, Saksan) yhteistutkimuksessa tutkittiin, kuinka edistyneet tekoälytyökalut, kuten laajakieliset mallit (LLM) voivat helpottaa ikääntymiseen liittyvien interventioiden arviointia ja antaa henkilökohtaisia ​​suosituksia. Tulokset julkaistiin Leading Review JournalissaMuuta tutkimusarvioita.

Ikääntymisen tutkimus tuottaa valtavan määrän tietoa, mikä tekee vaikeaksi määrittää, mitkä interventiot, kuten uudet lääkkeet, ruokavaliomuutokset tai liikuntarutiinit, ovat turvallisia ja tehokkaita. Tässä tutkimuksessa tarkasteltiin, kuinka tekoäly voi analysoida dataa tehokkaammin ja tarkemmin ehdottamalla kattavaa standardisarjaa tekoälyjärjestelmille varmistaakseen, että ne tarjoavat tarkkoja, luotettavia ja ymmärrettäviä arvioita, koska ne pystyvät analysoimaan monimutkaisia ​​biologisia tietoja.

Tutkijat tunnistivat kahdeksan kriittistä vaatimusta tehokkaille tekoälypohjaisille arvioinneille:

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.

Se, että LLM:t kertoivat tarinoita näillä vaatimuksilla osana kehotusta, paransivat heidän luomiensa suositusten laatua.

Testasimme tekoälymenetelmiä tosielämän esimerkeillä, kuten lääkkeillä ja ravintolisillä. Huomasimme, että tiettyjä ohjeita noudattamalla tekoäly voi tarjota tarkempia ja yksityiskohtaisempia näkemyksiä. Analysoidessaan rapamysiiniä, lääkettä, jonka potentiaalia terveen ikääntymisen edistämiseen on tutkittu laajalti, tekoäly arvioi paitsi sen tehokkuuden myös mahdollisia kontekstikohtaisia ​​selityksiä ja varoituksia. "

Professori Brian Kennedy, toinen tutkimusjohtaja, biokemian ja fysiologian laitos ja terveen pitkäikäisyyden leviämisen tutkimusohjelma, NUS Medicine

"Tutkimuksen tuloksilla voi olla kauaskantoisia vaikutuksia" Hyvän vasteen kriittiset vaatimukset voivat mahdollistaa tehokkaampien hoitojen löytämisen ja niiden turvallisuuden. Parantaa terveystuloksia kaikille, varsinkin kun he ikääntyvät. "

Jatkossa tiimi keskittyy nyt laajaan tutkimukseen siitä, miten tekoälymalleja voidaan parhaiten käyttää pitkäikäisyyden interventioneuvontaan, jotta voidaan arvioida niiden tarkkuutta ja luotettavuutta laajalla valikoimalla huolellisesti suunniteltuja vertailuarvoja, kuratoitua, korkealaatuista dataa. Tällaisten tekoälyjärjestelmien validointi on nimenomaisesti tärkeää, koska pitkäikäisyyden interventioita voivat sitten toteuttaa suuri määrä terveitä ihmisiä. Tulevien tutkimusten on osoitettava, että tekoälyyn perustuvilla arvioinneilla voidaan ennustaa tarkasti ihmistutkimusten onnistuneita tuloksia, mikä tasoittaa tietä turvallisemmille ja tehokkaammille terveystoimille.

Tiimi toivoo voivansa käyttää havaintojaan tehdäkseen terveyteen ja pitkäikäisyyteen liittyvistä interventioista tarkempia ja helppopääsyisempiä, mikä lopulta parantaa elämänlaatua ja eliniän pituutta. Tutkijoiden, kliinikkojen ja poliittisten päättäjien välinen yhteistyö on tärkeää, jotta voidaan luoda vankat sääntelykehykset ja varmistaa tekoälyyn perustuvien arviointien turvallinen ja tehokas käyttö.

Lähteet: