研究團隊首先構建了一個基於深度學習的人工智慧模型,用於從健康個體的胸部X光片估算拍片者的年齡。然後,他們用該人工模型分析已知疾病患者的胸部X光片,以研究人工智慧估算年齡與各種疾病之間的關係。
2008年至2021年期間,研究人員獲取了67099張健康者的胸部X光片,它們來自在三個機構接受健康檢查的36051名健康個體。分析結果顯示,人工智慧模型估算年齡與實際年齡相關係數為0.95。
為了驗證人工智慧利用胸片估算年齡的有效性,研究人員又收集了34197張已知疾病患者的胸片,它們來自另外兩個機構的34197名已知疾病患者。分析顯示,人工智慧估算年齡與患者實際年齡之間的差異與高血壓、高尿酸血症和慢性阻塞性肺疾病等多種慢性疾病呈正相關。與實際年齡相比,人工智慧估算年齡越高,個體患這些疾病的可能性就越大。
研究論文已發表在近日出版的《柳葉刀·老齡健康》雜誌上。
研究人員表示,人工智慧基於胸片估算的表觀年齡可以準確反映出實際年齡基礎上的健康狀況。研究的下一步目標是將其應用於研判慢性疾病嚴重程度,預測預期壽命,以及預測可能的手術併發症等。
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