AI 发现吸烟会使人在生理上变老

吸烟会导致严重的疾病并损害身体的几乎所有器官。根据疾病控制和预防中心的数据，美国有超过 1600 万人患有由吸烟引起的疾病。在全球范围内，它每年导致超过 600 万人死亡。

许多研究已经表明，吸烟与心血管疾病、癌症和全因死亡率之间存在联系。然而，我们没有用于分析吸烟对生物衰老率影响的信息测试。

现在，一个国际研究小组已经证明，可以使用细胞计数结果和血液生化来预测吸烟状况。他们利用深度学习的力量来确定吸烟会使人在生理上变老。

吸烟给医疗保健系统带来极大压力，导致发病、死亡和可能的过早衰老。吸烟使人变老这一事实听起来像是常识，但直到现在，它还从未被人工智能阐明和量化。

在这项研究中，研究人员采用基于监督深度学习方法的年龄预测模型，发现吸烟者比不吸烟者的衰老率更高，无论他们的空腹血糖水平和胆固醇比率如何。

参考：自然 | doi:10.1038/s41598-018-35704-w |莱斯布里奇大学

然后进一步使用这些模型来确定烟草使用引起的生物老化加速。海量数据集看起来像一堆数字，无法通过传统算法进行有效处理。这就是为什么研究人员使用人工智能来检测一般基础血液中的主要模式。

研究人员检查了来自 149,000 份匿名血液生化记录的数据，其中 49,000 人是吸烟者。他们使用 NVIDIA TITAN Xp GPU 和 CUDA 深度学习框架，在这些记录上训练了一组受监督的前馈深度神经网络。

深度学习研究的设计|研究人员提供

该网络观察了66个血液生化和细胞计数标志物，包括血清铁蛋白、空腹血糖、尿素和血红蛋白。

根据结果，与不吸烟者相比，男性吸烟者的年龄预计是实际年龄的 1.5 倍，而女性吸烟者的年龄预计是非吸烟者的实际年龄的两倍。

结果表明，典型血液检测的深度学习分析可以补充容易出错的吸烟状况自我报告技术。事实上，它可以扩展到评估其他衰老因素和分析烟草对糖尿病等其他疾病的影响。

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此外，神经网络可用于确定健康轨迹或测量许多其他暴露、遗传风险和饮食因素对衰老和健康的影响程度。

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