除了能診斷疾病外，美國人工智能科學(xué)家近日稱他們研究出了生物年齡測(cè)量方法，根據(jù)測(cè)量出的生物年齡可以進(jìn)一步預(yù)測(cè)一個(gè)人比同齡人活得長一些或是短一些，以及如何做才能提高長壽幾率?？茖W(xué)家們表示，人體內(nèi)有控制生物年齡的“衰老時(shí)鐘”，內(nèi)嵌于人體血液化學(xué)成分中，可以預(yù)測(cè)我們的細(xì)胞和軀體最可能的死亡時(shí)間。

每個(gè)人在時(shí)間面前都是平等的。辭舊迎新，年齡都會(huì)增長一歲。然而，有時(shí)候人們?cè)跁r(shí)間面前又是不平等的，有的人鶴發(fā)童顏，有的人卻未老先衰。而這背后的原因在于，人的計(jì)時(shí)年齡（Chronologicalage）同生物年齡（Biologicalage）并不完全同步。

近日，美國人工智能科學(xué)家表示，他們研究出了生物年齡測(cè)量方法，根據(jù)測(cè)量出的生物年齡可以進(jìn)一步預(yù)測(cè)一個(gè)人比同齡人活得長一些或是短一些，以及如何做才能提高長壽幾率?？茖W(xué)家們表示，人體內(nèi)有控制生物年齡的“衰老時(shí)鐘”，內(nèi)嵌于人體血液化學(xué)成分中，可以預(yù)測(cè)我們的細(xì)胞和軀體最可能的死亡時(shí)間。

去年12月曾被CBInsights評(píng)為全球人工智能百強(qiáng)公司的美國InsilicoMedicine的科學(xué)家，通過對(duì)來自韓國、加拿大和東歐的13萬病人群體的血檢數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)、人工智能分析后提出了“衰老時(shí)鐘”的概念。他們表示，研究中所用的計(jì)算機(jī)算法可以精確地測(cè)出一個(gè)人的生理年齡。人們可以通過網(wǎng)站www.Young.AI提交自己相關(guān)血檢信息，并上傳一張近期面部照片，就可借助InsilicoMedicine公司的計(jì)算機(jī)算法預(yù)測(cè)壽命長短。

InsilicoMedicineCEO兼創(chuàng)始人AlexZhavoronkov博士表示：“我們的測(cè)試可以令人清醒地看到自己的生物鐘走得快還是走得慢。有些人的身體老化得太快影響到健康，測(cè)試結(jié)果對(duì)他們來說是敲響警鐘，說服他們馬上采取措施，以延長生命。所有這些有用的信息均來自血液檢測(cè)。”

Zhavoronkov表示，科學(xué)家們認(rèn)為計(jì)時(shí)年齡并不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人的死亡限期，而且計(jì)時(shí)年齡同生物年齡之間的偏差可超過30年。他說：“生物年齡是個(gè)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)指標(biāo)。生物年齡就是將一個(gè)人身體中細(xì)胞的退化速度與普通人群相比較而得出的。由于遺傳基因以及生活方式（如飲食、運(yùn)動(dòng)、體重、壓力和及吸煙或飲酒等習(xí)慣）存在顯著的個(gè)體差異，生物年齡與計(jì)時(shí)年齡的偏差可達(dá)30年。”這也能解釋，有時(shí)會(huì)遇到頭發(fā)斑白、滿臉皺紋，看上去實(shí)際年齡老得多的人，而有時(shí)候，一個(gè)年滿60歲的健康人士擁有40歲人的面容。他表示，新技術(shù)可以幫助人們能像后者那樣保持健康。

InsilicoMedicine的高級(jí)研究人員PolinaMamoshina表示，“近年來，科學(xué)界為了尋找精確的衰老生物標(biāo)志物（Biomarkofaging）不惜投入巨資，但這些嘗試大都失敗了。而現(xiàn)在，人工智能再加上深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)帶來的超凡計(jì)算能力，我們可以在大量血檢樣本里發(fā)現(xiàn)模式和公式，這在幾年前是做不到的。”據(jù)悉，13萬份血檢樣本構(gòu)成了長壽研究最大的血液樣本池。

Zhavoronkov表示，該研究對(duì)每一份血檢樣本的21個(gè)參數(shù)和17種化學(xué)變體進(jìn)行了分析。21個(gè)參數(shù)包括膽固醇、炎癥標(biāo)志物、血紅蛋白濃度、白蛋白濃度及其他指標(biāo)。他表示，“研究人員利用人工智能，對(duì)十幾萬人的血液成分、年齡、種族以及其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和比較后創(chuàng)建了一種計(jì)算機(jī)算法?？茖W(xué)家認(rèn)為通過該算法，人類第一次能真正可靠探知人體的衰老時(shí)鐘。只需要一滴血液里的相關(guān)數(shù)據(jù)，該算法就可以可靠地預(yù)測(cè)一個(gè)人可以活多長時(shí)間，并且可以判斷是否未老先衰。”

該研究發(fā)表于《老年學(xué)雜志》上。InsilicoMedicine科學(xué)家在報(bào)告中指出，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的血液衰老時(shí)鐘“即便是在有限的特征空間里進(jìn)行訓(xùn)練，也能在預(yù)測(cè)計(jì)時(shí)年齡時(shí)表現(xiàn)出相當(dāng)高的準(zhǔn)確性。下一步我們會(huì)納入額外的特定人群血液生化數(shù)據(jù)集，以進(jìn)一步提高基于深度學(xué)習(xí)的血液衰老時(shí)鐘的預(yù)測(cè)能力和普遍效用。”InsilicoMedicine的科學(xué)家表示，該算法在抗衰老藥物的臨床試驗(yàn)中也很有用，因?yàn)槠溆兄谠u(píng)估藥物的有效性，只需要觀察患者在用藥后是否從高度老齡化、高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)變到健康的、風(fēng)險(xiǎn)較低的狀態(tài)。

SingularityHub.com網(wǎng)站的作者JasonDorrier表示，醫(yī)學(xué)深度學(xué)習(xí)算法用醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練后，可以發(fā)現(xiàn)危及生命的疾病，其精確度與醫(yī)生相比相同或更高。“甚至有人猜測(cè)，如果我們學(xué)會(huì)信任AI，AI在診斷疾病方面可能是無價(jià)的。”JasonDorrier說。

Zhavoronkov認(rèn)為，只要有更多的應(yīng)用程序以及持久的良好表現(xiàn)，這種信任終將到來。據(jù)估計(jì)，到2029年為止，美國65歲或以上的人將達(dá)7144萬，占美國人口的20%，在這種情況下，對(duì)AI的信任自然是來得越快越好。