Deep Longevity跟哈佛醫(yī)學院提出了一類深度學習的生理健康方式

Deep Longevity在Aging-US上刊登了一篇論文，其概括了跟哈佛大學醫(yī)學院的Nancy Etcoff博士協(xié)作的人類生理學的機械學習方式。研發(fā)職員依據(jù)美國中年研發(fā)的信息創(chuàng)立了兩個體類生理學的數(shù)字模型。

第一個模型是一個深度神經網絡的合集，其借用生理調研的數(shù)據(jù)預判受訪者的年紀和10年后的生理健康情況。這個模型描繪了人類生理緊隨年紀增長而構成的軌跡。它還標明，生成有意思的聯(lián)絡的本領及生理主動和場景把握的本領會隨年紀的增長而成長。它還標明，對個體進步的看重水平不停下落，但具有人生目的的感覺在40-50年后才會消散。這類結果加大了在成人人格成長布景下對于社會感情選取性和享樂順應性的越來越多的常識。

第二個模型是一個自組織輿圖，它被創(chuàng)立為生理健康運用的舉薦引擎的根基。這類無監(jiān)督學習算法將一切受訪者依據(jù)其患煩悶癥的也許性分成幾個群組，此外還確認了任意個體走向精神安穩(wěn)的群組的最短路徑。Deep Longevity的首席長命官Alex Zhavoronkov論述：“現(xiàn)有的生理健康運用供應應用于一切人的通用倡議，但卻不合適任意人。咱們已然創(chuàng)建了一個有科學根據(jù)的體系并供應出色的個性化服務。”

為了證實這個體系的后勁，Deep Longevity已然公布了一個網絡服務FuturSelf，這是一個免費的在線運用，它能夠讓客戶參與遠古出版物中描繪的生理測驗。在評價完畢時，客戶會收到一份報表，此中含蓋旨在改進他們持久生理健康的見并能夠添加一個引導策劃進而為他們供應安穩(wěn)的人工自動選取的倡議。在FuturSelf上獲取的信息將被用來進一步開發(fā)Deep Longevity的生理健康數(shù)字方式。

來自哈佛大學醫(yī)學院的生物老年學顧問--Vadim Gladyshev老師對FuturSelf的后勁進行了評論--“這項研發(fā)為生理年紀、將來幸福感和煩悶癥危害供應了一個有趣的視角并展現(xiàn)了機械學習方式在生理健康問題上的別致運用。它還拓寬了咱們怎樣對待朽邁和通過生命階段和情感狀況的過渡。”

據(jù)悉，研發(fā)職員們策劃持續(xù)在朽邁和持久幸福的布景下研發(fā)人類生理學。眼下，他們正在進行一項后期研發(fā)--研發(fā)幸福對朽邁的心理手段的牽連。