03:00 
Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале The Journals of Gerontology, искусственный интеллект может определить, насколько быстро стареет ваше тело, анализируя рентгенограмму грудной клетки. Исследователи обнаружили, что модель глубокого обучения способна обнаруживать тонкие возрастные изменения в сердце, легких и общем состоянии здоровья более эффективно, чем ведущие «эпигенетические часы» на основе ДНК.
В исследовании под названием «Рентгенологическое исследование грудной клетки с глубоким обучением, эпигенетические часы старения и связи с возрастными субклиническими заболеваниями в рамках Project Baseline Health Study» модель искусственного интеллекта, известная как CXR-Age, сравнивалась с двумя широко используемыми показателями биологического возраста, полученными из ДНК. метилирование: Horvath Age и DNAm PhenoAge. Исследователи проанализировали данные 2097 взрослых, участвовавших в Project Baseline Health Study, многоцентровой исследовательской инициативе в США, призванной лучше понять здоровье и болезни с течением времени.
CXR-Age выявила сильную связь с ранними признаками старения сердца и легких, включая коронарный кальций, ухудшение функции легких, большую слабость и повышенные уровни белков, связанные с нейровоспалением и старением. Напротив, часы на основе ДНК показали более слабые ассоциации или вообще их отсутствие, особенно среди взрослых среднего возраста.
"Эти результаты показывают, что глубокое обучение, примененное к обычным медицинским изображениям, может показать, как стареют наши органы - информация, которая однажды может помочь клиницистам идентифицировать людей, подверженных риску возрастных заболеваний до появления симптомов", - сказал Дуглас П. Киль, доктор медицинских наук, магистр здравоохранения, директор Исследовательского центра опорно-двигательного аппарата при Институте исследований старения Хинды и Артура Маркуса. соавтор исследования. «Подобные инструменты искусственного интеллекта могут стать важным дополнением к традиционным оценкам риска».
Исследователи пришли к выводу, что CXR-возраст, полученный с помощью искусственного интеллекта, может служить лучшим индикатором сердечно-легочного старения, чем существующие эпигенетические часы старения, подчеркивая потенциал медицинской визуализации и машинного обучения для продвижения персонализированной профилактической медицины.
