除了能診斷疾病外，美國人工智能科學(xué)家近日稱(chēng)他們研究出了生物年齡測量方法，根據測量出的生物年齡可以進(jìn)一步預測一個(gè)人比同齡人活得長(cháng)一些或是短一些，以及如何做才能提高長(cháng)壽幾率?？茖W(xué)家們表示，人體內有控制生物年齡的“衰老時(shí)鐘”，內嵌于人體血液化學(xué)成分中，可以預測我們的細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(cháng)一歲。然而，有時(shí)候人們在時(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量方法，根據測量出的生物年齡可以進(jìn)一步預測一個(gè)人比同齡人活得長(cháng)一些或是短一些，以及如何做才能提高長(cháng)壽幾率?？茖W(xué)家們表示，人體內有控制生物年齡的“衰老時(shí)鐘”，內嵌于人體血液化學(xué)成分中，可以預測我們的細胞和軀體最可能的死亡時(shí)間。

去年12月曾被CBInsights評為全球人工智能百強公司的美國InsilicoMedicine的科學(xué)家，通過(guò)對來(lái)自韓國、加拿大和東歐的13萬(wàn)病人群體的血檢數據進(jìn)行大數據、人工智能分析后提出了“衰老時(shí)鐘”的概念。他們表示，研究中所用的計算機算法可以精確地測出一個(gè)人的生理年齡。人們可以通過(guò)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公司的計算機算法預測壽命長(cháng)短。

InsilicoMedicineCEO兼創(chuàng )始人AlexZhavoronkov博士表示：“我們的測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，測試結果對他們來(lái)說(shuō)是敲響警鐘，說(shuō)服他們馬上采取措施，以延長(cháng)生命。所有這些有用的信息均來(lái)自血液檢測。”

Zhavoronkov表示，科學(xué)家們認為計時(shí)年齡并不能準確預測人的死亡限期，而且計時(shí)年齡同生物年齡之間的偏差可超過(guò)30年。他說(shuō)：“生物年齡是個(gè)更準確的預測指標。生物年齡就是將一個(gè)人身體中細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、運動(dòng)、體重、壓力和及吸煙或飲酒等習慣）存在顯著(zhù)的個(gè)體差異，生物年齡與計時(shí)年齡的偏差可達30年。”這也能解釋?zhuān)袝r(shí)會(huì )遇到頭發(fā)斑白、滿(mǎn)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(mǎn)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的高級研究人員PolinaMamoshina表示，“近年來(lái)，科學(xué)界為了尋找精確的衰老生物標志物（Biomarkofaging）不惜投入巨資，但這些嘗試大都失敗了。而現在，人工智能再加上深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)帶來(lái)的超凡計算能力，我們可以在大量血檢樣本里發(fā)現模式和公式，這在幾年前是做不到的。”據悉，13萬(wàn)份血檢樣本構成了長(cháng)壽研究最大的血液樣本池。

Zhavoronkov表示，該研究對每一份血檢樣本的21個(gè)參數和17種化學(xué)變體進(jìn)行了分析。21個(gè)參數包括膽固醇、炎癥標志物、血紅蛋白濃度、白蛋白濃度及其他指標。他表示，“研究人員利用人工智能，對十幾萬(wàn)人的血液成分、年齡、種族以及其他數據進(jìn)行分析和比較后創(chuàng )建了一種計算機算法?？茖W(xué)家認為通過(guò)該算法，人類(lèi)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)數據，該算法就可以可靠地預測一個(gè)人可以活多長(cháng)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)家在報告中指出，以深度學(xué)習為基礎的血液衰老時(shí)鐘“即便是在有限的特征空間里進(jìn)行訓練，也能在預測計時(shí)年齡時(shí)表現出相當高的準確性。下一步我們會(huì )納入額外的特定人群血液生化數據集，以進(jìn)一步提高基于深度學(xué)習的血液衰老時(shí)鐘的預測能力和普遍效用。”InsilicoMedicine的科學(xué)家表示，該算法在抗衰老藥物的臨床試驗中也很有用，因為其有助于評估藥物的有效性，只需要觀(guān)察患者在用藥后是否從高度老齡化、高風(fēng)險狀態(tài)轉變到健康的、風(fēng)險較低的狀態(tài)。

SingularityHub.com網(wǎng)站的作者JasonDorrier表示，醫學(xué)深度學(xué)習算法用醫學(xué)圖像數據庫進(jìn)行訓練后，可以發(fā)現危及生命的疾病，其精確度與醫生相比相同或更高。“甚至有人猜測，如果我們學(xué)會(huì )信任AI，AI在診斷疾病方面可能是無(wú)價(jià)的。”JasonDorrier說(shuō)。

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