寿命预测曾经仅限于科幻小说或相对粗糙的互联网死亡计算器. 然而, 以人工智能为驱动的寿命的预测正日益接近现实。关于这些预测的准确性和预测价值的问题仍然存在。
近年来，全球的研究人员和公司一直在追求终极问题的答案：我们还剩多少时间？
这些模型利用尖端工具，如人工智能和机器学习，依赖各种参数提供统计上合理的结果。
从概念上讲，它们的原理类似于已建立的诊断工具，如用于心脏病的QRisk或用于中风风险的CHA₂DS₂-VASc评分。
然而，争议依然存在：这些预测是有意义的进步，还是现代版的算命？
01.
寿命预测背后的技术
随着人工智能的出现，市场上出现了越来越多的工具。像Altos Labs和BioAge Labs这样的生物技术公司也在利用这些技术开发最先进的治疗方法。
人工智能并不是解决所有挑战的一站式解决方案。现实情况是，它是一种技术工具，尽管潜力巨大，但像其他现代技术一样，它使用复杂的算法来获得结果。
同样的方法也适用于建立在人工智能上的寿命预测技术。它们采用了类似的一套技术，如：
神经网络。模仿大脑的结构，类似于神经元建立连接，帮助发现健康和生活方式数据中的复杂模式。
机器学习算法。分析高维数据集，包括基因组序列、可穿戴设备输出和生活方式选择，以建立可能影响衰老的关系。
随机森林和决策树。可以帮助识别影响人类寿命的关键生物标志物或生活方式因素。
02
大数据的力量
也许人工智能比传统解决方案的一个主要优势在于其分析大量数据集的能力。这些可能包括：
生活方式指标。通过统计饮食、运动、睡眠模式和其他因素，可以建立它们在健康寿命和寿命中的作用。
医疗历史。这些数据可以提供对慢性病、先前干预措施和未来潜在风险因素的洞察。
基因组数据。识别遗传风险因素和与衰老相关的基因可以建立可能的风险水平。
实时生物指标。从可穿戴技术收集的数据，如心率和氧水平，可以提供对整体健康的纵向结果。
将这些结合起来，可以建立一个更大的画面，分析患者在特定时期内发展疾病或经历负面健康结果的概率。
03
风险与寿命的关系
预测特定疾病的风险与预测寿命并不相同，可能存在伦理、道德和法律问题。为了预测寿命本身，在这个领域工作的公司通常选择关注特定指标：衰老的生物标志物。
表观遗传时钟。用于评估DNA甲基化模式以估计生物学年龄。GrimAge和DeepAge等工具已经在使用这项技术。
血液和可穿戴设备。可以用来检测炎症或代谢的变化。它们提供了健康轨迹和风险因素的实时观察。
生活方式监测。整合了饮食、压力和体力活动，以便人工智能可以建议可能改善寿命的可操作性干预措施。
04
探索寿命预测的公司
尽管面临挑战，科学和人类好奇心驱使公司寻求这些重要问题的答案。目前，多家公司专注于寿命和测量特定风险因素。
Life2vec：这家公司提供了一个人工智能模型，分析生活轨迹，预测死亡和健康结果等事件。它依赖于来自六百万个个体的全面数据集来进行预测。这些包括社会经济、健康和行为数据，用于精准预测。根据公司的数据，其准确率在70%到90%之间；当然，相关算法仍然不清楚。
AI-ECG风险估计（Aire）：Aire利用心电图（ECG）预测死亡风险。它通过识别心脏功能中的微妙变化和潜在异常来实现这一点。NHS的估计显示其准确率为78%。
05
准确性的影响
由于这是一种新技术，关于其准确性的问题依然存在：
基本限制。精确预测死亡几乎是一个无法实现的目标。即使进行个性化风险评估，也几乎不可能达到完美的准确性。
数据偏差。人工智能模型通常在缺乏多样性的数据集上进行训练，这限制了它们的准确性，并可能使它们在某些人群中产生偏差。
衰老的复杂性。这是一个发展中的领域，模型将难以考虑所有因素并为它们分配正确的权重。此外，不断演变的因素，如新出现的疾病、大流行病和事故，将始终在寿命中发挥作用。
06
寿命预测的未来
展望未来，下一代用于增强生物标志物分析的工具可能会寻求整合来自表观遗传时钟、可穿戴设备和分子研究的更复杂和准确的数据。这将使它们能够提供高度个性化的寿命预测。
此外，可穿戴技术，如手表或戒指，可以提供实时更新，根据日常健康行为动态调整预测结果。这可以促进一种动态的健康管理办法。
健康寿命预测有潜力无缝集成到日常生活流程中，特别是对于消费技术和与医疗从业者的互动。这可以使医生能够根据个人的预期寿命和生物标志物定制医疗治疗方案，包括预防性护理和干预措施。
当然，将这些技术应用到日常生活中有更广泛的影响，它们超出了医疗保健的范围，影响到社会问题、个人财务以及工作与生活的关系，这些都受到延长寿命的影响。
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07
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