專注于開發(fā)人工智能以追蹤人類衰老并延長生產壽命的生物科技公司Deep Longevity, Inc（以下簡稱「Deep Longevity」）近日宣布于《自然—老齡化》（Nature Aging）期刊中刊登了一篇題為「長壽醫(yī)學中的人工智能」的文章。

作者在文中描述了一個新的研究領域，此研究領域融合了人工智能、基礎研究和被稱為長壽醫(yī)學的醫(yī)學。長壽醫(yī)學的另一個定義是深層衰老時鐘及人工智能使預防性和修復性醫(yī)學成為可能。

該文章由Deep Longevity的創(chuàng)始人兼首席長壽官Alex Zhavoronkov、執(zhí)業(yè)醫(yī)生Evelyne Yehudit Bischof及人工智能科學家與企業(yè)家李開復共同撰寫。Alex Zhavoronkov 是一位擁有生物物理學博士學位的計算機科學家；而Evelyne Yehudit Bischof曾在歐洲和美國頂級醫(yī)學院中接受培訓，并在瑞士巴塞爾大學醫(yī)院積極從事衰老研究和老年醫(yī)學。

傳統(tǒng)的醫(yī)學療法是治療疾病。然而，科學家估計（Cutler和Mattson，2006年），徹底消除癌癥只會使美國出生時的預期壽命僅增加2.3年，而65歲時的預期壽命僅增加1.3年。完全消除流行性感冒和肺炎會令總壽命增加0.5年和0.2年。這些數(shù)字之所以不明顯，是因為許多與年齡相關的過程和疾病在晚年的生活中將一一呈現(xiàn)。因此，消除個別的原因并不能增加預期壽命。引起這些疾病的主因及過程是衰老。

衰老是所有生物共有的特征?，F(xiàn)代人工智能系統(tǒng)利用多種數(shù)據(jù)類型預測各種特征和學習復雜模式方面實現(xiàn)了非凡的準確性。在使用大型縱向數(shù)據(jù)來預測年齡時，深度神經網絡（DNN）通常會學習基本的生物學和生理過程，這些過程會隨著時間的流逝而緩慢傳播，高度相互依賴，并誘發(fā)疾病。

作者在文中描述了將深度學習應用于長壽研究的基本框架以及長壽醫(yī)學在臨床護理和長壽行業(yè)中的機會。

Human Longevity，Inc.醫(yī)生及上海醫(yī)健康醫(yī)學院副教授Evelyne Yehudit Bischof表示﹕“人工智能在醫(yī)學上具有巨大的潛力。但是，跟蹤和了解大量患者一生中每秒發(fā)生的微小變化的能力將促使新醫(yī)學領域－長壽醫(yī)學的開發(fā)?！?/p>

原文標題：

Zhavoronkov, A., Bischof, E. & Lee, KF. Artificial intelligence in longevity medicine. Nat Aging 1, 5–7 (2021). https://doi.org/10.1038/s43587-020-00020-4

來源：EurekAlert中文