هوش مصنوعی راز جوانی را فاش می‌کند: انقلاب در درمان پیری با LLMها

همکاری پژوهشی در باب هوش مصنوعی و سنجش مداخلات پیری

طی یک کار مشترکِ تحقیقاتی بین پژوهشگران دانشکدهٔ پزشکی یونگ لو لین دانشگاه ملی سنگاپور و مؤسسه آمار زیستی و داده‌های پزشکی در مرکز پزشکی دانشگاه روستوک آلمان، این‌ موضوع بررسی شد که ابزارهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی، مثل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، چطور می‌تونن ارزیابی مداخلات مربوط به پیری رو آسون‌تر کرده و توصیه‌های اختصاصی ارائه بدن. نتیجه‌گیری‌های این تحقیق توی نشریه معتبر “مرور پژوهش‌های پیری” به چاپ رسید.

معضلات پژوهش در حوزهٔ پیری

تحقیقات در زمینهٔ پیری، سیل عظیمی از داده‌ها رو به همراه داره و همین باعث می‌شه که تعیین مداخلات ایمن و مؤثر، مثل داروهای تازه، تغییرات تغذیه‌ای یا برنامه‌های ورزشی، سخت بشه. این مطالعه سراغ این رفت که هوش مصنوعی چه‌طور می‌تونه داده‌ها رو کارآمدتر و دقیق‌تر تحلیل کنه و مجموعه‌ای کامل از استانداردها رو برای سیستم‌های هوش مصنوعی پیشنهاد داد، که به این اطمینان برسن که ارزیابی‌هاشون دقیق، قابل اعتماد و قابل فهم باشن.

بایدهای اصلی برای ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

پژوهشگرا ۸ نیاز ضروری برای ارزیابی‌های مؤثر مبتنی بر هوش مصنوعی رو شناسایی کردن:

• درستی نتایج ارزیابی.
• کیفیت داده‌ها برای سنجش صحت.
• بازدهی و فراگیری.
• توانایی تفسیر و توضیح نتایج ارزیابی.
• شفافیت و ایجاز در نتایج و توضیحات ارائه‌شده.
• توجه ویژه به سازوکارهای علّی تحت تأثیر مداخله.
• در نظر گرفتن داده‌ها داخل یه چارچوب کلی: اثر‌بخشی و سمیّت، همراه با شواهدی برای وجود یک “پنجرهٔ درمانی وسیع”.
• آنالیزها در یک محیط میان‌رشته‌ای.
• امکان بازآفرینی، استانداردسازی و هماهنگی آنالیزها و گزارش‌دهی.
• تأکید ویژه روی حجم زیادی از داده‌ها و داده‌های طولی متنوع.
• تأکید خاص رو نتایجی که به سازوکارهای شناخته‌شدهٔ پیری مرتبط می‌شن.

فراهم کردن این نیازها به LLMها به عنوان بخشی از روند پرسش‌گری، باعث افزایش کیفیت توصیه‌هایی شد که این سیستم‌ها ارائه می‌دادن.

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در تحقیقات سلامت و طول عمر

پروفسور برایان کندی، از دپارتمان بیوشیمی و فیزیولوژی و برنامهٔ تحقیقاتی ترجمه‌ای طول عمر سالم در دانشکدهٔ پزشکی NUS، که رهبری این مطالعه رو بر عهده داشت، گفت: «ما روش‌های هوش مصنوعی رو با استفاده از نمونه‌های واقعی مثل داروها و مکمل‌های غذایی آزمایش کردیم. متوجه شدیم که با رعایت دستورالعمل‌های خاص، هوش مصنوعی می‌تونه بینش‌های دقیق‌تر و جزئی‌تری ارائه بده. مثلًا، در زمان تحلیل داروی “راپامایسین” که معمولاً به دلیل پتانسیلش در ارتقای پیری سالم مورد بررسی قرار می‌گیره، هوش مصنوعی نه‌تنها اثر‌بخشی‌اش رو ارزیابی کرد، بلکه توضیحات و هشدارهای خاصی هم داد، مثل عوارض جانبی احتمالی.»

پروفسور جورج فویلِن، مدیر مؤسسهٔ بیواستاتیستیک و داده‌های پزشکی و تحقیقات پیری در “مرکز پزشکی دانشگاه روستوک” که توی این مطالعه مشارکت داشت، اضافه کرد: «یافته‌های این مطالعه می‌تونه تبعات گسترده‌ای داشته باشه. برای حوزهٔ بهداشت و درمان، آگاهی‌رسونی به هوش مصنوعی دربارهٔ نیازهای حیاتی یه پاسخ مناسب، می‌تونه بهش کمک کنه تا درمان‌های مؤثرتری پیدا کنه و کاربردشون رو بی‌خطرتر کنه. در کل، ابزارهای هوش مصنوعی می‌تونن به طراحی آزمایش‌های بالینی بهتر کمک کنن و توصیه‌های بهداشتی رو برای تک‌تک افراد شخصی‌سازی کنن. این پژوهش یه قدم بزرگ به سمت استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج سلامت برای همه، به‌ویژه با افزایش سن، محسوب می‌شه.»

در ادامهٔ کار، تیم روی یه مطالعهٔ وسیع متمرکز شده تا بهترین روش‌ها برای تحریک مدل‌های هوش مصنوعی در زمینهٔ مشاوره‌های مداخله‌ای مرتبط با طول عمر رو ارزیابی کنه و دقت و قابل اطمینان‌بودنشون رو برای مجموعه‌ای از معیارهای دقیق، مثل داده‌های باکیفیت بالا بررسی کنه. اعتباربخشی به این سیستم‌های هوش مصنوعی خیلی مهمه؛ چون مداخلات طول عمر امکان داره توسط تعداد زیادی از افراد سالم اجرا بشن. مطالعات آینده باید نشون بدن که ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تونن نتایج موفقیت‌آمیز رو در آزمایش‌های انسانی با دقت پیش‌بینی کنن و راه رو برای مداخلات بهداشتی امن‌تر و مؤثرتر هموار کنن.

تیم امیدوار هست که از یافته‌هاش برای دقیق‌تر و دسترس‌پذیرتر کردن مداخلات بهداشتی و طول عمر استفاده کنه و در نهایت کیفیت و طول عمر رو بهتر کنه. همکاری بین محققان، پزشکان و سیاست‌گذاران برای ایجاد چارچوب‌های نظارتی قوی، ضروری خواهد بود تا استفادهٔ ایمن و مؤثر از ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین بشه.