KI-basierte Alterungsuhren verbessern Gesundheitseinsicht und Langlebigkeit: King's College untersucht Algorithmen.

BerlinKünstliche Intelligenz revolutioniert unsere Sicht auf das Altern und die Gesundheit. Forscher am King's College London haben KI-Tools erforscht, die als Altersuhren bekannt sind und Blutdaten nutzen, um Gesundheitszustand und Lebenserwartung vorherzusagen. Sie nutzten Daten von über 225.000 Personen aus der UK Biobank, um 17 maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren. Das Ziel war, die Fähigkeit dieser Tools, genannt "MileAge", zu untersuchen, um die Lebensspanne vorherzusagen und Verbindungen zu gesundheitlichen Indikatoren herzustellen.

Die zentralen Ergebnisse der Studie umfassen:

• Nicht-lineare Algorithmen waren am effektivsten beim Erfassen von Alterungsanzeichen.
• Personen mit einem durch Metaboliten vorhergesagten höheren Alter hatten ein größeres Risiko für Gebrechlichkeit und chronische Krankheiten.
• Beschleunigte Alterung wurde auch mit kürzeren Telomeren in Verbindung gebracht, was auf zelluläres Altern hindeutet.
• Verlangsamte biologische Alterung zeigte einen schwachen Zusammenhang mit besseren gesundheitlichen Ergebnissen.

Die Untersuchung zeigt, dass metabolomische Altersuhren nützlich sein können, um frühzeitig den Gesundheitszustand zu bewerten. Diese Instrumente können erste Anzeichen von Gesundheitsproblemen erkennen und ermöglichen präventive Maßnahmen, bevor Krankheiten auftreten. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der Verwendung des chronologischen Alters, das keine konkreten Gesundheitsempfehlungen bietet.

AI-Uhren können uns dabei helfen, besser zu verstehen, wie unsere Körper altern, was zu gesünderen Lebensentscheidungen führen könnte. Forscher fanden heraus, dass Algorithmen, die komplexe Daten verarbeiten können, die besten Ergebnisse lieferten. Besonders effektiv war dabei die regelbasierte Regression mit Cubist. Dies verdeutlicht, dass bei der Arbeit mit biologischen Daten häufig fortschrittlichere Methoden erforderlich sind.

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