Instrumentele AI arată potențialul de a îmbunătăți intervențiile și recomandările privind îmbătrânirea

Instrumentele AI arată potențialul de a îmbunătăți intervențiile și recomandările privind îmbătrânirea

Un studiu de colaborare între cercetători de la Școala de Medicină Yong Loo Lin, Universitatea Națională din Singapore (NUS Medicine) și Institutul de Biostatistică și Informatică în Medicină și Cercetarea Îmbătrânirii, Centrul Medical al Universității Rostock, Germania, a examinat modul în care instrumentele avansate de inteligență artificială, cum ar fi modelele în limbaj mare (LLMs), pot facilita evaluarea intervențiilor pentru îmbătrânire și oferă recomandări personalizate. Rezultatele au fost publicate în Leading Review JournalModificați recenziile cercetării.

Cercetările privind îmbătrânirea generează o cantitate copleșitoare de date, ceea ce face dificilă determinarea care intervenții, cum ar fi noile medicamente, modificări ale dietei sau rutine de exerciții fizice, sunt sigure și eficiente. Acest studiu a examinat modul în care AI poate analiza datele mai eficient și mai precis, propunând un set cuprinzător de standarde pentru sistemele AI pentru a se asigura că oferă evaluări precise, fiabile și ușor de înțeles prin capacitatea lor de a analiza date biologice complexe.

Cercetătorii au identificat opt ​​cerințe critice pentru evaluări eficiente bazate pe inteligență artificială:

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.

Faptul că LLM-urilor spun povești cu aceste cerințe ca parte a promptului a îmbunătățit calitatea recomandărilor pe care le-au generat.

Am testat metode AI pe exemple din lumea reală, cum ar fi produsele farmaceutice și suplimentele alimentare. Am descoperit că, urmând instrucțiuni specifice, AI poate oferi informații mai precise și mai detaliate. Când a analizat rapamicina, un medicament care a fost studiat pe scară largă pentru potențialul său de a promova îmbătrânirea sănătoasă, AI a evaluat nu numai eficacitatea acestuia, ci și explicațiile și avertismentele specifice contextului posibil. „

Profesorul Brian Kennedy, co-lider de studii, Departamentul de Biochimie și Fiziologie și Programul de Cercetare a Transmisie a longevității sănătoase, Medicină NUS

„Rezultatele studiului ar putea avea implicații de anvergură” Cerințele critice pentru un răspuns bun pot face posibilă găsirea de tratamente mai eficiente și să le facă mai sigure. Îmbunătățirea rezultatelor sănătății pentru toată lumea, mai ales pe măsură ce îmbătrânesc. „

Mergând mai departe, echipa se concentrează acum pe un studiu amplu despre cum să folosească cel mai bine modelele AI pentru sfaturi de intervenție privind longevitatea, pentru a evalua acuratețea și fiabilitatea acestora pe o gamă largă de benchmarkuri proiectate cu grijă, date curate și de înaltă calitate. Validarea unor astfel de sisteme AI este importantă în mod explicit, deoarece intervențiile de longevitate pot fi apoi implementate de un număr mare de oameni sănătoși. Studiile prospective trebuie să demonstreze că evaluările bazate pe inteligență artificială pot prezice cu acuratețe rezultate de succes în studiile pe oameni, deschizând calea pentru intervenții de sănătate mai sigure și mai eficiente.

Echipa speră să-și folosească descoperirile pentru a face intervențiile de sănătate și longevitate mai precise și mai accesibile, îmbunătățind în cele din urmă calitatea și durata vieții. Colaborarea dintre cercetători, clinicieni și factorii de decizie va fi importantă pentru a stabili cadre de reglementare robuste și pentru a asigura utilizarea sigură și eficientă a evaluărilor bazate pe inteligență artificială.

Surse: