AI acha que fumar torna as pessoas biologicamente mais velhas

• Os engenheiros usam métodos de aprendizado profundo para prever a idade biológica com base no tabagismo.
• Os fumantes do sexo masculino tinham cerca de 1,5 vezes mais idade que sua idade cronológica em comparação com os não fumantes.
• Prevê-se que as mulheres fumantes tenham o dobro da idade cronológica do que as não fumantes.

Fumar causa doenças graves e prejudica quase todos os órgãos do corpo. De acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças, mais de 16 milhões de pessoas nos Estados Unidos vivem com uma doença causada pelo fumo. Em todo o mundo, causa mais de 6 milhões de mortes todos os anos.

Numerosos estudos já demonstraram que existe uma ligação entre tabagismo e doenças cardiovasculares, câncer e mortalidade por todas as causas. No entanto, não temos testes informativos para analisar os efeitos do tabagismo na taxa de envelhecimento biológico.

Agora, uma equipe internacional de pesquisadores demonstrou que o status de fumante pode ser previsto usando resultados de contagem de células e bioquímica do sangue. Eles usaram o poder do aprendizado profundo para determinar que fumar torna as pessoas biologicamente mais velhas.

Modelos de previsão de idade baseados em aprendizado profundo

O tabagismo exerce extrema pressão sobre os sistemas de saúde, causando morbidade, morte e possível envelhecimento prematuro. O fato de fumar deixar você mais velho parece senso comum, mas até agora, isso nunca foi esclarecido e quantificado usando inteligência artificial.

Neste estudo, os pesquisadores empregaram modelos de predição de idade com base em métodos de aprendizado profundo supervisionado e descobriram que pessoas que fumam exibem taxas de envelhecimento mais altas do que pessoas que não fumam, independentemente de seus níveis de glicose em jejum e taxas de colesterol.

Referência:Natureza | doi:10.1038 / s41598-018-35704-w | Universidade de Lethbridge

Esses modelos foram então usados ​​para determinar a aceleração do envelhecimento biológico causado pelo uso do tabaco. Os enormes conjuntos de dados parecem um monte de números, que não poderiam ser processados ​​de forma eficiente por meio de algoritmos convencionais. É por isso que os pesquisadores usaram inteligência artificial para detectar os principais padrões em exames de sangue básicos gerais.

Treinamento

Os pesquisadores examinaram dados de 149.000 registros anônimos de bioquímica do sangue, dos quais 49.000 indivíduos eram fumantes. Eles treinaram um conjunto de redes neurais profundas de feed-forward supervisionado nesses registros, usando GPUs NVIDIA TITAN Xp com frameworks de aprendizado profundo CUDA.

Desenho do estudo de aprendizado profundo | Cortesia de pesquisadores

A rede observou 66 marcadores de bioquímica sangüínea e de contagem de células, incluindo ferritina sérica, glicose sérica em jejum, uréia sangüínea e hemoglobina.

De acordo com os resultados, previu-se que os fumantes do sexo masculino tivessem 1,5 vez mais idade que sua idade cronológica em comparação com os não fumantes, ao passo que as mulheres fumantes teriam o dobro da idade cronológica do que os não fumantes.

Os resultados indicam que o ensaio de aprendizado profundo de exames de sangue típicos pode complementar as técnicas propensas a erros de autorrelato do status de fumante. Na verdade, ele poderia ser estendido para avaliar outros fatores sobre o envelhecimento e analisar os efeitos do tabaco em outras doenças como o diabetes.

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Além disso, as redes neurais podem ser usadas para determinar trajetórias de saúde ou para medir até que ponto inúmeras outras exposições, riscos genéticos e fatores dietéticos afetam o envelhecimento e a saúde.