Alati umjetne inteligencije pokazuju potencijal za poboljšanje intervencija i preporuka za starenje

Alati umjetne inteligencije pokazuju potencijal za poboljšanje intervencija i preporuka za starenje

Suradnička studija između istraživača s Yong Loo Lin School of Medicine, Nacionalnog sveučilišta u Singapuru (NUS Medicine) i Instituta za biostatistiku i informatiku u medicini i istraživanju starenja, Medicinskog centra Sveučilišta u Rostocku, Njemačka, ispitala je kako napredni AI alati kao što su modeli velikog jezika (LLM) mogu olakšati procjenu intervencija za starenje i pružiti personalizirane preporuke. Rezultati su objavljeni u časopisu Leading Review JournalPromijenite recenzije istraživanja.

Istraživanja starenja generiraju golemu količinu podataka, što otežava određivanje koje su intervencije, poput novih lijekova, promjena u prehrani ili rutine vježbanja, sigurne i učinkovite. Ova studija ispitala je kako umjetna inteligencija može učinkovitije i točnije analizirati podatke predlažući sveobuhvatan skup standarda za sustave umjetne inteligencije kako bi se osiguralo da pružaju točne, pouzdane i razumljive procjene kroz svoju sposobnost analize složenih bioloških podataka.

Istraživači su identificirali osam ključnih zahtjeva za učinkovite procjene temeljene na umjetnoj inteligenciji:

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.

Ispričavanje priča s ovim zahtjevima kao dio upita poboljšalo je kvalitetu preporuka koje su generirali.

Testirali smo metode umjetne inteligencije na primjerima iz stvarnog svijeta kao što su lijekovi i dodaci prehrani. Otkrili smo da AI može pružiti točnije i detaljnije uvide slijedeći određene smjernice. Prilikom analize rapamicina, lijeka koji je naširoko proučavan zbog njegovog potencijala za promicanje zdravog starenja, AI je procijenio ne samo njegovu učinkovitost, već i objašnjenja specifična za kontekst i upozorenja kao moguća. “

Profesor Brian Kennedy, suvoditelj studija, Odjel za biokemiju i fiziologiju i Istraživački program prijenosa zdrave dugovječnosti, NUS Medicine

"Rezultati studije mogli bi imati dalekosežne implikacije" Kritični zahtjevi za dobar odgovor mogu omogućiti pronalaženje učinkovitijih tretmana i učiniti ih sigurnijima. Poboljšanje zdravstvenih ishoda za sve, osobito kako stare. “

Krećući se naprijed, tim je sada usredotočen na veliku studiju o tome kako najbolje koristiti modele umjetne inteligencije za savjete o intervenciji dugovječnosti kako bi se procijenila njihova točnost i pouzdanost na širokom rasponu pažljivo dizajniranih referentnih vrijednosti, odabranih podataka visoke kvalitete. Validacija takvih sustava umjetne inteligencije izričito je važna jer intervencije za dugovječnost tada mogu provoditi veliki brojevi zdravih ljudi. Prospektivne studije moraju pokazati da procjene temeljene na umjetnoj inteligenciji mogu točno predvidjeti uspješne rezultate u studijama na ljudima, otvarajući put sigurnijim i učinkovitijim zdravstvenim intervencijama.

Tim se nada da će iskoristiti svoja otkrića kako bi intervencije za zdravlje i dugovječnost učinio preciznijima i dostupnijima, čime bi se u konačnici poboljšala kvaliteta i duljina života. Suradnja između istraživača, kliničara i kreatora politike bit će važna za uspostavljanje robusnih regulatornih okvira i osiguranje sigurne i učinkovite upotrebe procjena vođenih umjetnom inteligencijom.

Izvori: