शोधकर्ता लंबी आयु के लिए एआई-निर्देशित अनुसंधान और विकास की योजना बनाते हैं

हाल ही में, कंपनी डीप लॉन्गेविटी के शोधकर्ताओं ने लंबी आयु विस्तार प्रौद्योगिकियों में एआई एल्गोरिदम और तकनीकों को लागू करने का एक तरीका प्रस्तावित किया। यह तरीका नेचर एजिंग पत्रिका में प्रकाशित एक लेख में प्रस्तुत किया गया था, जिसका शीर्षक “लंबी आयु चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता” है।

यूरेका अलर्ट के अनुसार, अध्ययन के लेखकों ने मानव लंबी आयु विस्तार प्रौद्योगिकियों के विकास में एआई के अनुप्रयोग के लिए एक ढांचे का वर्णन किया है। वे एक नए अनुशासन के निर्माण के लिए तर्क देते हैं जो चिकित्सा, पारंपरिक जीव विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तत्वों को जोड़ती है, जिसे वे “लंबी आयु चिकित्सा” कहते हैं। लंबी आयु चिकित्सा को बूढ़ा होने के शोध और कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित पुनर्स्थापना और रोकथाम चिकित्सा के निर्माण के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है।

मानव जीवन की औसत लंबाई को बढ़ाने के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण बीमारी के इलाज के आसपास घूमते हैं। हालांकि, एक निश्चित बिंदु पर, इस प्रकार की जीवन विस्तार में प्रगति के लिए घटती वापसी होती है, शोधकर्ताओं का अनुमान है कि कैंसर के पूर्ण उन्मूलन से अमेरिका में जन्म के समय औसत जीवन प्रत्याशा में केवल लगभग 2.3 वर्ष और 65 वर्ष की आयु में केवल 1.3 वर्ष जुड़ेंगे। इसी तरह, निमोनिया और इन्फ्लूएंजा जैसी सामान्य बीमारियों के उन्मूलन से औसत जीवनकाल में केवल लगभग 0.2 वर्ष और 0.5 वर्ष की वृद्धि होगी।

इन बीमारियों को समाप्त करने पर जीवनकाल में बड़ी वृद्धि न होने का कारण यह है कि वे एक बड़ी समस्या के केवल प्रकटीकरण हैं – बूढ़ा होना। बूढ़ा होना विभिन्न बीमारियों से जुड़ा हुआ है, जो अंतिम कारण है न कि तात्कालिक कारण। यह संभव है कि बूढ़ा होने के प्रभावों को दूर करने में प्रगति एआई द्वारा की जा सकती है। जब लंबी अवधि के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें शारीरिक और जैविक प्रक्रियाओं पर आधारित विशेषताएं शामिल होती हैं, तो एआई प्रणाली एक व्यक्ति की आयु का उच्च सटीकता के साथ अनुमान लगा सकती है।

लेखकों ने लंबी आयु अनुसंधान में गहरे शिक्षण और अन्य एआई तकनीकों के अनुप्रयोग के लिए एक ढांचे का वर्णन किया है, और इस शोध से जो अवसर उत्पन्न हो सकते हैं। जैविक आयु की भविष्यवाणी और निगरानी से शुरू करते हुए, वैज्ञानिक बूढ़ा होने में शामिल जैविक प्रक्रियाओं के लिए जैव सूचक विकसित कर सकते हैं, इन सूचकों का उपयोग जैविक लक्ष्यों के निर्माण के लिए मार्गदर्शन के रूप में कर सकते हैं जो बूढ़ा होने से संबंधित हैं। वहां से, प्रोटीन और अणु बूढ़ा होने में शामिल जैविक प्रक्रियाओं से निपटने के लिए संश्लेषित किए जा सकते हैं, नैदानिक ​​परीक्षणों से गुजर सकते हैं। डेटा विश्लेषण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि किसी भी आशाजनक चिकित्सा का उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, जिससे शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य में सुधार करने वाली सटीक चिकित्सा का निर्माण होता है। जैसा कि अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, यह चक्र जैविक मॉडल में सुधार के लिए दोहराया जाता है।

उपरोक्त वर्णित चक्र का आधार एक गहरा उत्पन्न प्रबल प्रशिक्षण नेटवर्क है। नेटवर्क को विभिन्न विषयों से डेटा खिलाया जाता है, जिनमें बूढ़ा होने का शोध, जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, चिकित्सा और मनोविज्ञान शामिल हैं।

यूरेका अलर्ट के माध्यम से शंघाई विश्वविद्यालय में मानव लंबी आयु की चिकित्सक और प्रोफेसर एवलिन येहुदित बिस्चोफ ने बताया कि एआई ने एक पूरी तरह से नए चिकित्सा क्षेत्र का निर्माण संभव बना दिया है।

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सामान्य चिकित्सा में बहुत संभावनाएं हैं; हालांकि, एक व्यक्ति के शरीर में हर सेकंड होने वाले छोटे बदलावों को ट्रैक करने और सीखने की क्षमता, और एक बड़ी संख्या में रोगियों में लंबी आयु चिकित्सा – एक नए चिकित्सा क्षेत्र का विकास संभव बनाती है”, बिस्चोफ ने कहा।

लेख बिस्चोफ और अन्य शोधकर्ताओं द्वारा तैयार किया गया था। डीप लॉन्गेविटी के लंबी आयु के मुख्य अधिकारी एलेक्स झावोरोनकोव और एआई विशेषज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक काई-फू ली ने भी लेख में योगदान दिया।