AIが喫煙を発見すると、人々は生物学的に年をとる

• エンジニアはディープラーニング手法を使用して、喫煙に基づいて生物学的年齢を予測します。
• 男性の喫煙者は、非喫煙者と比較して、年代順の年齢の約1.5倍の年齢でした。
• 女性の喫煙者は、非喫煙者の2倍の年齢であると予測されました。

喫煙は深刻な病気を引き起こし、体内のほとんどすべての臓器に害を及ぼします。米国疾病予防管理センターによると、米国では1,600万人以上が喫煙による病気で生活しています。世界中で、毎年600万人以上が死亡しています。

多くの研究は、喫煙と心血管疾患、癌、およびすべての原因による死亡率との間に関連があることをすでに示しています。ただし、生物学的老化の速度に対する喫煙の影響を分析するための有益なテストはありません。

現在、国際的な研究者チームは、細胞数の結果と血液生化学を使用して喫煙状態を予測できることを実証しています。彼らはディープラーニングの力を利用して、喫煙によって人々が生物学的に高齢になることを判断しました。

ディープラーニングベースの年齢予測モデル

タバコの喫煙は、医療システムに極圧をかけ、罹患率、死亡率、および早期老化の可能性を引き起こします。喫煙があなたを年をとらせるという事実は常識のように聞こえますが、これまで、人工知能を使用して照らされ、定量化されたことはありません。

この研究では、研究者は教師あり深層学習法に基づく年齢予測モデルを採用し、空腹時血糖値やコレステロール比に関係なく、喫煙者は非喫煙者よりも高い老化率を示すことを発見しました。

参照：自然| doi：10.1038 / s41598-018-35704-w |レスブリッジ大学

次に、これらのモデルをさらに使用して、タバコの使用によって引き起こされる生物学的老化の加速を決定しました。大規模なデータセットは、従来のアルゴリズムでは効率的に処理できなかった一連の数値のように見えます。そのため、研究者は人工知能を使用して、一般的な基本的な血液検査の主要なパターンを検出しました。

トレーニング

研究者らは、149,000人の匿名の血液生化学記録からのデータを調べ、そのうち49,000人が喫煙者でした。彼らは、CUDAディープラーニングフレームワークを備えたNVIDIA TITAN Xp GPUを使用して、これらのレコードで教師ありフィードフォワードディープニューラルネットワークのセットをトレーニングしました。

深層学習研究の設計|研究者の礼儀

ネットワークは、血清フェリチン、空腹時血清グルコース、血中尿素、ヘモグロビンなど、66の血液生化学および細胞数マーカーを観察しました。

結果によると、男性の喫煙者は非喫煙者と比較して年代順の年齢の1.5倍であると予測され、女性の喫煙者は非喫煙者と比較して年代順の年齢の2倍であると予測されました。

結果は、典型的な血液検査の深層学習アッセイが、喫煙状態の自己報告というエラーが発生しやすい手法を補完する可能性があることを示しています。実際、老化に関する他の要因を評価し、糖尿病などの他の病気に対するタバコの影響を分析するために拡張することができます。

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さらに、ニューラルネットワークを使用して、健康の軌跡を決定したり、他の多くの曝露、遺伝的リスク、および食事要因が加齢と健康に影響を与える程度を測定したりできます。