Tyrėjų grupė pasiūlė plotą aplink žmogaus akis kaip veiksmingą amžiaus žymeklį. Išmokę nervų tinklą daugiau nei 8000 žmonių akių vaizdų, tyrėjai pristatė programą „PhotoAgeClock“, programą, kuri dvejų metų tikslumu prognozuoja amžių iš akių nuotraukų. Straipsnis, kuriame aprašomas darbas, buvo paskelbtas žurnale „Aging“.
Išoriniai požymiai ne visada atitinka kalendorinį žmogaus amžių, tačiau jie gali atspindėti jo kūno būklę ir įvairių išorinių veiksnių, tiek neigiamų, tiek teigiamų, įtaką: tai gali būti ir rūkymas, ir piktnaudžiavimas alkoholiu, taip pat tinkama mityba ir reguliarus sportas. Tuo pačiu metu vadinamasis biologinis amžius geriau atspindi kūno būklę ir gali būti naudojamas įvertinti veiksnius, turinčius įtakos senėjimo procesui, nepriklausančiam nuo įvairių ligų.
- „Salik.biz“
Dabartiniai žmogaus biologinio amžiaus įvertinimo metodai yra gana sudėtingi ir daugiausia grindžiami DNR analize. Naujame darbe tyrėjai, vadovaujami Jevgenijaus Bobrovo iš Maskvos valstybinio universiteto ir Estijos technologijų startuolio „HautAI OU“, pasiūlė įvertinti žmonių amžių iš nuotraukos, esančios aplink akis. Norėdami tai padaryti, jie apmokė neuroninį tinklą, kuriame buvo nuotraukos po 8414 žmonių viršutinę veido dalį ir tikslus jų amžius. Tada neuroninio tinklo efektyvumas buvo patikrintas kitose nuotraukose: sistema tiksliausiai numatė amžių iš vaizdų, kuriuose buvo matomi akių kampai. Neuroninis tinklas numatė chronologinį žmogaus amžių 2,3 metų tikslumu.
Nepaisant to, kad nervų tinklas neišmoko numatyti biologinio amžiaus, tyrėjai įsitikinę, kad veiksmingas automatinis chronologinio amžiaus nustatymas gali būti naudingas kuriant tokias sistemas ar gerinant specialistų atliekamo įvertinimo rezultatus. Be to, mokslininkai pažymi, kad odos pokyčiai aplink akių kampus taip pat gali būti reikšmingi parametrai vertinant kūno senėjimą, kai atidžiai analizuojama.
Didelių duomenų analizė ir mašinų mokymasis gali padėti numatyti kitus svarbius medicininius veiksnius. Pavyzdžiui, rugsėjį Amerikos tyrėjai nustatė, kad nutukimo plitimą galima numatyti naudojant palydovinius miestų vaizdus: tam būtina automatiškai įvertinti vietos infrastruktūrą.
Elizaveta Ivtushok