هوش مصنوعی: کلید درمان شخصی پیری و زندگی طولانی‌تر

تحقیقی مشترک درباره هوش مصنوعی و ارزیابی مداخلات در پیری

یک مطالعه مشترک بین محققان مدرسه پزشکی یانگ لو لین دانشگاه ملی سنگاپور و موسسه آمار زیستی و اطلاعات پزشکی در مرکز پزشکی دانشگاه روستوک آلمان، بررسی کرد که چگونه ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، می‌توانند ارزیابی مداخلات مربوط به پیری را آسان‌تر کرده و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. نتایج این تحقیق در مجله معتبر مرور تحقیقات پیری منتشر شد.

چالش‌های تحقیق در زمینه پیری

تحقیقات در زمینه پیری حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کند که این امر تشخیص مداخلات ایمن و مؤثر، مانند داروهای جدید، تغییرات غذایی یا برنامه‌های ورزشی را دشوار می‌سازد. این مطالعه بررسی کرد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را به طور مؤثر و دقیق‌تر تحلیل کند و مجموعه‌ای جامع از استانداردها برای سیستم‌های هوش مصنوعی پیشنهاد داد تا اطمینان حاصل شود که ارزیابی‌های آن‌ها دقیق، قابل اعتماد و قابل فهم است.

نیازمندی‌های کلیدی برای ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

محققان هشت نیازمندی حیاتی برای ارزیابی‌های مؤثر مبتنی بر هوش مصنوعی شناسایی کردند:

• درستی نتایج ارزیابی.
• کیفیت داده‌ها برای ارزیابی دقت.
• کارایی و جامعیت.
• قابلیت تفسیر و توضیح نتایج ارزیابی.
• وضوح و اختصار در نتایج و توضیحات ارائه شده.
• توجه خاص به مکانیزم‌های علّی تحت تأثیر مداخله.
• در نظر گرفتن داده‌ها در یک زمینه کلی: اثربخشی و سمیت، و شواهدی برای وجود یک پنجره درمانی بزرگ.
• تحلیل‌ها در یک محیط بین‌رشته‌ای.
• امکان تولید مجدد، استانداردسازی و هماهنگ‌سازی تحلیل‌ها و گزارش‌دهی.
• تأکید خاص بر داده‌های بزرگ و طولی متنوع.
• تأکید خاص بر نتایجی که به مکانیزم‌های شناخته شده پیری مربوط می‌شود.

گفتن این نیازمندی‌ها به LLMها به عنوان بخشی از فرآیند درخواست، کیفیت توصیه‌هایی که تولید کردند را بهبود بخشید.

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در تحقیقات سلامت و طول عمر

پروفسور برایان کندی از دپارتمان بیوشیمی و فیزیولوژی و برنامه تحقیقات ترجمه‌ای طول عمر سالم در دانشکده پزشکی NUS، که این مطالعه را رهبری کرده است، گفت: “ما روش‌های هوش مصنوعی را با استفاده از مثال‌های واقعی مانند داروها و مکمل‌های غذایی آزمایش کردیم. ما دریافتیم که با پیروی از دستورالعمل‌های خاص، هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های دقیق‌تر و جزئی‌تری ارائه دهد. به عنوان مثال، هنگام تحلیل داروی راپامایسین، که اغلب به دلیل پتانسیل آن در ترویج پیری سالم مورد مطالعه قرار می‌گیرد، هوش مصنوعی نه تنها اثربخشی آن را ارزیابی کرد، بلکه توضیحات و هشدارهای خاصی نیز ارائه داد، مانند عوارض جانبی ممکن.”

پروفسور جورج فویلن، مدیر موسسه بیواستاتیستیک و اطلاعات پزشکی و تحقیقات پیری در مرکز پزشکی دانشگاه روستوک، که در این مطالعه مشارکت داشت، افزود: “یافته‌های این مطالعه می‌تواند تأثیرات گسترده‌ای داشته باشد. برای حوزه بهداشت و درمان، اطلاع‌رسانی به هوش مصنوعی درباره نیازهای حیاتی یک پاسخ مناسب می‌تواند به آن کمک کند تا درمان‌های مؤثرتری پیدا کند و استفاده از آن‌ها را ایمن‌تر سازد. به طور کلی، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به طراحی آزمایش‌های بالینی بهتری کمک کنند و به شخصی‌سازی توصیه‌های بهداشتی برای هر فرد یاری رسانند. این تحقیق یک گام بزرگ به سمت استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج سلامت برای همه، به ویژه با افزایش سن است.”

حرکت به جلو، تیم اکنون بر روی یک مطالعه بزرگ مقیاس متمرکز است تا بهترین روش‌ها برای تحریک مدل‌های هوش مصنوعی در زمینه مشاوره‌های مداخله‌ای مرتبط با طول عمر را ارزیابی کرده و دقت و قابلیت اطمینان آن‌ها را برای مجموعه‌ای از معیارهای دقیق طراحی شده، یعنی داده‌های با کیفیت بالا، مورد بررسی قرار دهد. اعتبارسنجی چنین سیستم‌های هوش مصنوعی به ویژه مهم است زیرا مداخلات طول عمر ممکن است توسط تعداد زیادی از افراد سالم اجرا شود. مطالعات آینده باید نشان دهند که ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور دقیق نتایج موفقیت‌آمیز را در آزمایش‌های انسانی پیش‌بینی کنند و راه را برای مداخلات بهداشتی امن‌تر و مؤثرتر هموار سازند.

تیم امیدوار است که از یافته‌های خود برای دقیق‌تر و قابل دسترس‌تر کردن مداخلات بهداشتی و طول عمر استفاده کند و در نهایت کیفیت و مدت زندگی را بهبود بخشد. همکاری بین محققان، پزشکان و سیاست‌گذاران برای ایجاد چارچوب‌های نظارتی قوی ضروری خواهد بود تا استفاده ایمن و مؤثر از ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین شود.