想知道自己的自然壽命?未來AI或許可以告訴你
孫文豪/黃詠琳編譯
2020-02-20 17:10

(圖片取自圖蟲)

預估自己的自然壽命,或許不再是一個奇幻的命題,人工智慧正在嘗試給出一個科學的答案。

近日,IBM和加州大學聖地牙哥分校的研究人員開發出了一種AI工具,這一工具可以根據微生物群系樣本有效地預測一個人在自然狀態下的壽命。

這一基於微生物群系樣本的人工智慧研究並非首例。2019年,新加坡的相關研究人員在老鼠中進行了腸道微生物群系移植實驗,發現了微生物群系中的衰老現象和老鼠身體中的系統性缺陷存在一些關聯。

IBM和加州大學聖地牙哥分校的研究人員們,第一次將這一實驗移植到了人體上,他們找來了18歲到90歲各個年齡層的志願者,並且基於人種和地理差異的考量,志願者群體來自美國、中國、英國和坦尚尼亞等四個不同的國家,最終得到了9000多份微生物群系的分析樣本。

這些微生物群系分別來自皮膚、口腔和腸道等三個人體部位。AI從採樣的微生物群系中提取出相對豐富的微生物,經過隨機回歸模型的優化、訓練和測試,獲得了微生物群系和年齡之間的聯繫。

「研究結果表明了機器學習和人工智慧技術能夠更好地了解人類微生物群系的潛力。」 IBM 「健康智慧人工智慧計劃」的項目負責人Ho-Cheol Kim說。

研究人員發現,這一AI工具預估準確性和人體不同部位有關,皮膚微生物群系是準確預測的最佳指標,其誤差在3.8年左右。研究小組認為,皮膚上的微生物群系準確率較高是由於每個人都經歷了可預測的皮膚生理變化,例如血清生成減少和乾燥度增加。此外,口腔微生物群系的預測誤差在4至5年,而腸道微生物群系誤差達到了11.5年左右。

這一研究成果雖然存在較大的誤差範圍,但研究人員仍然抱以樂觀的態度,他們認為進一步的系統改善後,這一技術將可以很好地服務於醫療健康體系。 

「這一研究為觀察微生物群系在衰老過程中的作用奠定了基礎。」Ho-Cheol Kim對於這一技術的落地應用場景做了大概的預測,「未來可以幫助專業人士深入了解微生物群系與神經病學、心血管疾病和免疫健康等之間的相關性。」

在過去,也有多家科技公司和高校研究機構嘗試用AI進行相關的測試。2018年,Google AI的研究人員稱,其開發的人工智慧網路可以利用電子病歷預測患者住院的死亡率,其收集了超過21萬份樣本,並稱其模型預測準確率在95%左右。此外,史丹佛大學和阿德萊得大學都曾公布過類似的研究結果,但目前都尚還沒有得到普遍性的應用。

雖然目前要實現技術落地還有一定的困難,但IBM和加州大學聖地牙哥分校的研究人員認為,這項研究為他們指明了一個方向,「這表明這個模型是大致有效的,人體的老化伴隨著關鍵微生物群系的損失而發生。」團隊成員Niina Haiminen等人在網誌中寫道,「我們未來會綜合多個來源的研究,從而加速基於全球數據規模的模型優化。」

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