En grupp forskare föreslog området runt de mänskliga ögonen som en effektiv biomarkör för ålder. Efter att ha tränat neuralt nätverk på mer än 8000 bilder av mänskliga ögon, presenterade forskarna PhotoAgeClock, ett program som förutsäger ålder från ett fotografi av ögonen med en noggrannhet på två år. En artikel som beskriver arbetet publicerades i tidningen Aging.
Yttre tecken motsvarar inte alltid kalenderåldern för en person, men de kan återspegla tillståndet i hans kropp och påverkan av olika yttre faktorer, både negativa och positiva: detta kan vara både rökning och alkoholmissbruk, samt korrekt näring och regelbunden träning. Samtidigt återspeglar den så kallade biologiska åldern bättre kroppens tillstånd och kan användas för att bedöma de faktorer som påverkar åldringsprocessen utanför olika sjukdomar.
De befintliga metoderna för att bedöma en persons biologiska ålder är ganska komplicerade och baseras huvudsakligen på DNA-analys. I ett nytt arbete föreslog forskare under ledning av Eugene Bobrov från Moskva State University och den estniska teknikstarten HautAI OU att uppskatta åldern på människor från fotografier av området runt deras ögon. För att göra detta utbildade de ett neuralt nätverk med par fotografier av den övre delen av ansiktet på 8414 personer och deras exakta ålder. Neuralnätverkets effektivitet testades sedan på andra fotografier: systemet förutsagde den mest exakta åldern från de bilder där ögonens hörnen var synliga. Neuralnätverket förutspådde en persons kronologiska ålder med en noggrannhet på 2,3 år.
Trots att nervnätverket inte har lärt sig att förutsäga biologisk ålder är forskarna säkra på att effektiv automatisk bestämning av kronologisk ålder kan vara användbar för att utveckla sådana system eller förbättra utvärderingen av specialister. Dessutom konstaterar forskare att förändringar i huden runt hörnen i ögonen också kan vara viktiga parametrar när de utvärderar kroppens åldrande när de noggrant analyseras.
Big data-analys och maskininlärning kan hjälpa till att förutsäga andra viktiga medicinska faktorer. Till exempel i september fann amerikanska forskare att det är möjligt att förutsäga spridningen av fetma med hjälp av satellitbilder av städer: för detta är det nödvändigt att automatiskt utvärdera den lokala infrastrukturen.
Elizaveta Ivtushok
