Фитнес-трекеры научили определять вероятную продолжительность жизни
Исследователи из нескольких московских IT-компаний и МФТИ представили способ измерить ожидаемую продолжительности жизни человека без сдачи анализов. Биологический возраст пользователя определяет искусственный интеллект (ИИ), на основе которого уже создана бета-версия мобильного приложения. Научная статья опубликована в журнале Scientific Reports, пишет «Чердак».
Согласно исследованиям английского математика Бенджамина Гомперца, проведенным еще в XIX веке, начиная с 30 лет вероятность смерти человека непрерывно растет по экспоненте. Эту зависимость назвали кривой Гомперца. Однако немалую роль в возрастающем риске гибели играет биологический возраст, часто не совпадающий с календарным. Он определяется по состоянию различных систем жизнедеятельности человека, наличию у него хронических болезней и множеству других показателей. Как правило, чтобы узнать эти параметры, требуется сдать большое количество анализов и пройти ряд обследований. Российские специалисты по технологиям машинного обучения предложили новый подход, не требующий от человека прохождения медицинских проверок и тем самым существенно экономящий время.
В основу метода российских специалистов легла оценка двигательной активности. Авторы исследования сумели связать определенные движения человека с конкретными вариациями состояния здоровья. Для этого они использовали данные Национальной программы проверки здоровья и питания США (полученные в 2003—2004-м и 2005−2006 годах). Одна из частей программы — семидневная оценка двигательной активности участников с помощью акселерометров в составе миниатюрных приборов, надеваемых на руку как часы. Такие акселерометры раз в минуту регистрируют, как изменилось положение человека в пространстве.
Авторы работы сравнили уровни физической активности участников программы и паттерны их движений с результатами медицинских проверок тех же людей и продолжительностью жизни (если это было возможно). Связь между двумя этими группами данных ученые искали с помощью алгоритмов. Наиболее чувствительным показало себя глубинное машинное обучение. Его оценка вероятности смерти конкретного человека в его биологическом возрасте была наиболее близкой к вычисленной по кривой Гомперца и точнее других предсказывала наличие у человека определенных хронических заболеваний по паттернам его движений. На основе этого ИИ уже создано мобильное приложение, позволяющее пользователю самостоятельно анализировать вероятные риски.
Ученые считают, что разработанный ими ИИ во многих случаях способен заменить более длительные проверки здоровья и определение биологического возраста традиционными методами диагностики. Кроме того, к медикам-диагностам обычно обращаются уже после проявления симптомов заболеваний, а анализ данных с фитнес-браслета позволит принять меры раньше, чем наступит очевидное ухудшение здоровья. Также российские исследователи предполагают, что метод заинтересует страховщиков: так можно будет выявить, относится ли желающий застраховаться к группе риска. И, возможно, узнав о потенциальной опасности, человек пересмотрит свой образ жизни в сторону более здорового.
