داده‌ها کلید کند کردن بیماری‌های مرتبط با افزایش سن

آینده پزشکی: پیش‌بینی دقیق بیماری‌های مرتبط با سن

در سال ۲۰۲۶، شاهد شروع پیش‌بینی پزشکی دقیق خواهیم بود. مشابه پیشرفت‌های چشمگیر در پیش‌بینی وضع هوا با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، این فناوری برای تعیین خطر فردی بیماری‌های عمده مرتبط با سن (سرطان، قلبی-عروقی و عصبی-تخریبی) به کار خواهد رفت. این بیماری‌ها ویژگی‌های مشترکی دارند، از جمله یک فاصله نهفتگی طولانی - معمولاً دو دهه یا بیشتر - قبل از ظهور هر گونه علائم. آن‌ها همچنین دارای پایه‌های بیولوژیکی مشترک ایمنی‌پیری و التهاب‌پیری هستند.

علم پیری روش‌های جدیدی برای ردیابی این فرآیندها از طریق ساعت‌های کل بدن و اندام‌ها و همچنین شاخص‌های زیستی پروتئینی خاص در اختیار ما گذاشته است. این امر به ما امکان می‌دهد تشخیص دهیم که آیا یک فرد یا یک اندام درون فرد با سرعت بیشتری در حال پیر شدن است. همراه با این، الگوریتم‌های جدید هوش مصنوعی می‌توانند چیزهایی را ببینند که متخصصان پزشکی قادر به دیدن آن نیستند.

• ترکیب لایه‌های داده‌ای مختلف از جمله سوابق پزشکی الکترونیکی، داده‌های ژنتیکی، سنسورهای پوشیدنی و اطلاعات محیطی
• ارائه یک قوس زمانی پیش‌بینی شده یا فاکتور "زمان" برای خطر بیماری، فراتر از نمره خطر چندژنی
• اجرای یک برنامه پیشگیرانه فردی و تهاجمی با آگاهی از آسیب‌پذیری‌های شخص
• کاهش خطر با عوامل سبک زندگی مانند رژیم غذایی ضدالتهاب بهینه، ورزش منظم و الگوی خواب باکیفیت
• توسعه داروهایی برای تقویت سیستم ایمنی سالم و کاهش التهاب در کل بدن و مغز

"این یک مرز جدید در پزشکی است - پتانسیل برای پیشگیری اولیه از سه بیماری عمده مرتبط با سن که سلامت و کیفیت زندگی ما را به خطر می‌اندازند."

"برای من، این هیجان‌انگیزترین کاربرد آینده هوش مصنوعی در پزشکی است: فرصتی بی‌نظیر برای جلوگیری از وقوع بیماری‌های عمده."

این پتانسیل باید از طریق آزمایشات بالینی آینده‌نگر برای کاهش خطر فردی با استفاده از معیارهای یکسان پیری اثبات و تأیید شود. این پیشرفت بدون همکاری علم پیری و هوش مصنوعی ممکن نخواهد بود.