图像化衰老生物标志物:对基于人工智能的年龄估计方法进行审查
Fridolin Haugg1, Grace Lee2, John He2
1Department of Radiation Oncology, Mass General Brigham, Dana-Farber Cancer Institute, Harvard Medical School, Boston, MA, USA; Artificial Intelligence in Medicine Program, Mass General Brigham, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
The lancet. Healthy longevity
|July 21, 2025
概括
人工智能 (AI) 从医疗图像中估计生物年龄,提供比时间表年龄更好的健康标志物. 这种年龄偏差预测健康风险,并指导个性化医疗.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 生物标志物 生物标志物
背景情况:
- 年代年龄是个体衰老和生理衰退的有限度量.
- 人工智能 (AI) 已经使用医学成像技术进行了先进的生物年龄估计.
- 生物年龄与时间年龄不同,反映了一个人的生理状态.
研究的目的:
- 通过各种成像方式,审查人工智能在预测生物年龄方面的进展.
- 探索年龄偏差作为健康状况和疾病风险生物标志物的实用性.
- 讨论人工智能驱动的临床使用年龄估计的挑战和伦理考虑.
主要方法:
- 在使用MRI,CT,X射线和照片的年龄预测中巩固AI发展.
- 分析大脑,胸部,腹部,骨和面部成像数据.
- 对基于图像的年龄估计的各种AI方法的审查.
主要成果:
- 年龄偏差 (预测与时间表年龄) 是一个有前途的生物标志物.
- 在年龄偏差和死亡风险,认知衰退和心血管预后之间发现了一致的关联.
- 基于人工智能的年龄估计显示了个性化医学的潜力.
结论:
- 人工智能驱动的生物年龄估计提供了一个非侵入性,可解释的生物标志物.
- 年龄偏差可以改变健康风险评估,并指导预防策略.
- 解决技术挑战和伦理考虑对于临床应用至关重要.
