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前言

当估算结果与实际年龄存在差异时，表明可能与慢性疾病有关，相关研究有助于改善早期疾病的检测和干预。

研究团队首先构建了一个基于深度学习的人工智能模型，用于从健康个体的胸部X光片估算拍片者的年龄。然后，他们用该人工模型分析已知疾病患者的胸部X光片，以研究人工智能估算年龄与各种疾病之间的关系。

2008年至2021年期间，研究人员获取了67099张健康者的胸部X光片，它们来自在三个机构接受健康检查的36051名健康个体。分析结果显示，人工智能模型估算年龄与实际年龄相关系数为0.95。

为了验证人工智能利用胸片估算年龄的有效性，研究人员又收集了34197张已知疾病患者的胸片，它们来自另外两个机构的34197名已知疾病患者。分析显示，人工智能估算年龄与患者实际年龄之间的差异与高血压、高尿酸血症和慢性阻塞性肺疾病等多种慢性疾病呈正相关。与实际年龄相比，人工智能估算年龄越高，个体患这些疾病的可能性就越大。

研究论文已发表在近日出版的《柳叶刀·老龄健康》杂志上。

研究人员表示，人工智能基于胸片估算的表观年龄可以准确反映出实际年龄基础上的健康状况。研究的下一步目标是将其应用于研判慢性疾病严重程度，预测预期寿命，以及预测可能的手术并发症等。

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文章来源：经济参考报

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