Appen som kollar din ålder

– Nyligen lovande exempel inom medicinområdet innefattar neurala nätverk som gör lika bra ifrån sig som kardiologer vid upptäckt av oregelbunden hjärtverksamhet i EKG-data, vilket leder till biomarkörer av ålder från klinisk blodbiokemi och förutsäger dödlighet baserat på elektroniska journaler. Inspirerade av dessa exempel har vi undersökt AI-potentialen för bedömning av hälsorisker baserat på människans fysiska aktivitet, säger Peter Fedichev, föreståndare för Moscow Institute of Physics and Technology, MIPT, i ett pressmeddelande.

Forskarna vid MIPT har tillsammans med forskare på biotech-företaget Gero analyserat den fysiska aktiviteten och den kliniska datan från den gedigna amerikanska hälsoundersökningen US National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES, från åren 2003 till 2006.

Neuralt nätverk

Man tränade upp ett så kallat neuronät, ett samlingsnamn på algoritmer som är uppbyggda på ett sätt som påminner om våra biologiska neurala nätverk i hjärnan, att dra slutsatser från vissa typer av rörelsemönster som registrerats från till personer av smarta klockor och mobiltelefoner från veckolånga perioder.

Tanken är att detta smarta sätt att samla in data och försöka estimera hur gammal en person blir eller vilka komplikationer hon kan tänkas få. Genom att knyta det till en app skulle man som privatperson själv kunna få ta del av denna estimering. Tanken är att det kan fungera som ett komplement till andra metoder, som att exempelvis att studera personers arvsmassa.  

– Livs- och sjukförsäkringsprogrammen har redan börjat ge rabatter till sina användare baserat på fysisk aktivitet som övervakas av fitnessband. Vi visar att AI kan användas för att ytterligare förfina riskmodellerna. Vi hoppas att dessa kraftfulla och moderna verktyg för maskininlärning kommer att skapa ännu bättre hälsoriskmodeller, säger Peter Fedichev.