Gli strumenti di intelligenza artificiale mostrano il potenziale per migliorare gli interventi e le raccomandazioni sull’invecchiamento

Gli strumenti di intelligenza artificiale mostrano il potenziale per migliorare gli interventi e le raccomandazioni sull’invecchiamento

Uno studio collaborativo tra ricercatori della Yong Loo Lin School of Medicine, dell’Università Nazionale di Singapore (NUS Medicine) e dell’Istituto di biostatistica e informatica in medicina e ricerca sull’invecchiamento, Rostock University Medical Center, Germania, ha esaminato come strumenti avanzati di intelligenza artificiale come i modelli a linguaggio ampio (LLM) possano rendere più semplice la valutazione degli interventi per l’invecchiamento e fornire raccomandazioni personalizzate. I risultati sono stati pubblicati sul Leading Review JournalModificare le revisioni della ricerca.

La ricerca sull’invecchiamento genera una quantità enorme di dati, rendendo difficile determinare quali interventi, come nuovi farmaci, cambiamenti nella dieta o routine di esercizio fisico, siano sicuri ed efficaci. Questo studio ha esaminato come l’intelligenza artificiale può analizzare i dati in modo più efficiente e accurato proponendo una serie completa di standard per i sistemi di intelligenza artificiale per garantire che forniscano valutazioni accurate, affidabili e comprensibili attraverso la loro capacità di analizzare dati biologici complessi.

I ricercatori hanno identificato otto requisiti critici per valutazioni efficaci basate sull’intelligenza artificiale:

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.

Il fatto che i LLM raccontassero storie con questi requisiti come parte del prompt ha migliorato la qualità delle raccomandazioni generate.

Abbiamo testato i metodi di intelligenza artificiale su esempi reali come prodotti farmaceutici e integratori alimentari. Abbiamo scoperto che seguendo linee guida specifiche, l’intelligenza artificiale può fornire approfondimenti più accurati e dettagliati. Analizzando la rapamicina, un farmaco che è stato ampiamente studiato per il suo potenziale nel promuovere un invecchiamento sano, l’intelligenza artificiale ha valutato non solo la sua efficacia ma anche eventuali spiegazioni e avvertenze contestualizzate. “

Professor Brian Kennedy, Co-responsabile degli studi, Dipartimento di biochimica e fisiologia e programma di ricerca sulla trasmissione della longevità sana, Medicina NUS

“I risultati dello studio potrebbero avere implicazioni di vasta portata” I requisiti fondamentali per una buona risposta potrebbero consentire di trovare trattamenti più efficaci e renderli più sicuri. Migliorare i risultati sanitari per tutti, soprattutto quando invecchiano. “

Andando avanti, il team è ora concentrato su un ampio studio su come utilizzare al meglio i modelli di intelligenza artificiale per consigli di intervento sulla longevità per valutare la loro accuratezza e affidabilità su un’ampia gamma di parametri di riferimento attentamente progettati e dati curati e di alta qualità. La convalida di tali sistemi di intelligenza artificiale è esplicitamente importante perché gli interventi sulla longevità possono quindi essere implementati da un gran numero di persone sane. Gli studi prospettici devono dimostrare che le valutazioni basate sull’intelligenza artificiale possono prevedere con precisione i risultati positivi negli studi sull’uomo, aprendo la strada a interventi sanitari più sicuri ed efficaci.

Il team spera di utilizzare i propri risultati per rendere gli interventi sulla salute e sulla longevità più precisi e accessibili, migliorando in definitiva la qualità e la durata della vita. La collaborazione tra ricercatori, medici e responsabili politici sarà importante per stabilire solidi quadri normativi e garantire l’uso sicuro ed efficace delle valutazioni basate sull’intelligenza artificiale.

Fonti: