Sekumpulan penyelidik mencadangkan kawasan sekitar mata manusia sebagai biomarker usia yang berkesan. Setelah melatih rangkaian saraf pada lebih dari 8.000 gambar mata manusia, para penyelidik menyampaikan PhotoAgeClock, sebuah program yang meramalkan usia dari foto mata dengan ketepatan dua tahun. Sebuah artikel yang menggambarkan karya itu diterbitkan di majalah Penuaan.
Tanda-tanda luaran tidak selalu sesuai dengan usia kalendar seseorang, tetapi ia dapat mencerminkan keadaan tubuhnya dan pengaruh pelbagai faktor luaran, baik negatif dan positif: ini boleh menjadi penyalahgunaan merokok dan alkohol, serta pemakanan dan sukan biasa. Pada masa yang sama, usia biologi yang disebut lebih baik mencerminkan keadaan tubuh dan dapat digunakan untuk menilai faktor-faktor yang mempengaruhi proses penuaan di luar pelbagai penyakit.
Kaedah yang ada untuk menilai usia biologi seseorang agak rumit dan terutama berdasarkan analisis DNA. Dalam karya baru, para penyelidik yang diketuai oleh Eugene Bobrov dari Universiti Negeri Moscow dan syarikat teknologi Estonia HautAI OU mencadangkan untuk menganggarkan usia orang dari foto-foto kawasan di sekitar mata mereka. Untuk melakukan ini, mereka melatih rangkaian saraf pada sepasang gambar bahagian atas wajah 8414 orang dan usia mereka yang tepat. Kecekapan rangkaian saraf kemudian diuji pada gambar lain: sistem dengan tepat meramalkan usia dari gambar di mana sudut mata dapat dilihat. Rangkaian saraf meramalkan usia kronologi seseorang dengan ketepatan 2,3 tahun.
Walaupun rangkaian saraf tidak belajar untuk meramalkan usia biologi, para penyelidik yakin bahawa penentuan usia kronologi automatik yang berkesan dapat berguna untuk mengembangkan sistem seperti itu atau meningkatkan prestasi penilaian oleh pakar. Di samping itu, para saintis menyatakan bahawa perubahan pada kulit di sudut-sudut mata juga boleh menjadi parameter penting ketika menilai penuaan badan ketika dianalisis dengan teliti.
Analisis data yang besar dan pembelajaran mesin dapat membantu meramalkan faktor perubatan penting yang lain. Sebagai contoh, pada bulan September, para penyelidik Amerika mendapati bahawa adalah mungkin untuk meramalkan penyebaran kegemukan menggunakan gambar satelit bandar: untuk ini, perlu menilai secara automatik infrastruktur kawasan tersebut.
Elizaveta Ivtushok
