As ferramentas de IA mostram o potencial para melhorar as intervenções e recomendações sobre o envelhecimento

As ferramentas de IA mostram o potencial para melhorar as intervenções e recomendações sobre o envelhecimento

Um estudo colaborativo entre pesquisadores da Escola de Medicina Yong Loo Lin, da Universidade Nacional de Cingapura (NUS Medicine) e do Instituto de Bioestatística e Informática em Medicina e Pesquisa do Envelhecimento, Centro Médico da Universidade de Rostock, Alemanha, examinou como ferramentas avançadas de IA, como modelos de linguagem grande (LLMs), podem facilitar a avaliação de intervenções para o envelhecimento e fornecer recomendações personalizadas. Os resultados foram publicados no Leading Review JournalAlterar revisões de pesquisa.

A investigação sobre o envelhecimento gera uma enorme quantidade de dados, tornando difícil determinar quais as intervenções, tais como novos medicamentos, mudanças na dieta ou rotinas de exercício, que são seguras e eficazes. Este estudo examinou como a IA pode analisar dados de forma mais eficiente e precisa, propondo um conjunto abrangente de padrões para sistemas de IA para garantir que forneçam avaliações precisas, confiáveis ​​e compreensíveis através de sua capacidade de analisar dados biológicos complexos.

Os pesquisadores identificaram oito requisitos críticos para avaliações eficazes baseadas em IA:

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.

Fazer com que os LLMs contassem histórias com esses requisitos como parte do prompt melhorou a qualidade das recomendações geradas.

Testamos métodos de IA em exemplos do mundo real, como produtos farmacêuticos e suplementos dietéticos. Descobrimos que, seguindo diretrizes específicas, a IA pode fornecer insights mais precisos e detalhados. Ao analisar a rapamicina, um medicamento que tem sido amplamente estudado pelo seu potencial para promover o envelhecimento saudável, a IA avaliou não só a sua eficácia, mas também as explicações e advertências específicas do contexto, sempre que possíveis. “

Professor Brian Kennedy, co-líder de estudos, Departamento de Bioquímica e Fisiologia e Programa de Pesquisa de Transmissão de Longevidade Saudável, NUS Medicine

“Os resultados do estudo podem ter implicações de longo alcance” Os requisitos críticos para uma boa resposta podem tornar possível encontrar tratamentos mais eficazes e torná-los mais seguros. Melhorar os resultados de saúde para todos, especialmente à medida que envelhecem. “

Seguindo em frente, a equipe está agora focada em um grande estudo sobre a melhor forma de usar modelos de IA para aconselhamento de intervenção na longevidade para avaliar sua precisão e confiabilidade em uma ampla gama de benchmarks cuidadosamente projetados, dados selecionados e de alta qualidade. A validação de tais sistemas de IA é explicitamente importante porque as intervenções de longevidade podem então ser implementadas por um grande número de pessoas saudáveis. Os estudos prospectivos devem demonstrar que as avaliações baseadas em IA podem prever com precisão resultados bem sucedidos em estudos humanos, abrindo caminho para intervenções de saúde mais seguras e eficazes.

A equipe espera usar as suas descobertas para tornar as intervenções de saúde e longevidade mais precisas e acessíveis, melhorando, em última análise, a qualidade e a duração da vida. A colaboração entre investigadores, médicos e decisores políticos será importante para estabelecer quadros regulamentares robustos e garantir a utilização segura e eficaz de avaliações baseadas na IA.

Fontes: