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AIで発見! 喫煙が体に及ぼす影響の大きさ

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本記事は、AI Finds Smoking Makes People Biologically Older
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約1分48秒

・エンジニアがディープラーニングの手法を用いて、タバコの喫煙状況から体内年齢を予測しました。

・男性喫煙者は非喫煙者に比べて、体内年齢が約1.5倍も違いました。

・女性喫煙者は非喫煙者に比べて、体内年齢が2倍になると予測されました。

 

喫煙は深刻な病気につながり、体内のほとんどすべての臓器に害を及ぼします。アメリカ疾病管理予防センターによると、アメリカでは1600万人以上の人が喫煙が原因で病気にかかっているそうです。世界では、毎年600万人以上が死亡しています。

 

喫煙と心血管疾患、がん、全死亡との間に関連性があることは、すでに数多く研究され明らかになっています。しかし、喫煙が生物学的老化の速度に及ぼす影響を分析するために有効なテストはありません。

 

今回、国際的な研究チームが、細胞数と血液生化学を利用して喫煙状態を予測できることを実証しました。彼らはディープラーニングの力を使って、喫煙が人を生物学的に老けさせることを突き止めたのです。

 

ディープラーニングを利用した年齢予測モデル

タバコの喫煙は、医療システムに大きな負担をかけ、罹患や死亡、老化を早める可能性があります。タバコを吸うと年をとるという事実は、常識のように聞こえますが、これまで人工知能を使って証明され、定量化されたことはありませんでした。

 

この研究では、教師ありのディープラーニング手法に基づく年齢予測モデルを採用し、喫煙者は空腹時グルコース値やコレステロール比にかかわらず、喫煙しない人に比べて老化率が高くなることを発見しました。

 

さらに、これらのモデルは、タバコによる生物学的老化の促進を実証するために使用されました。膨大なデータセットは数字の塊のように見え、従来のアルゴリズムでは効率的に処理することができませんでした。そこで、研究者たちは人工知能を使って、一般的な基本的な血液検査の主要なパターンを検出したのです。

 

応用

研究者は、149,000件の匿名の血液生化学記録のデータを調査し、そのうち49,000人が喫煙者であることを確認しました。CUDAディープラーニングフレームワークを搭載したNVIDIA TITAN Xp GPUを使用して、これらの記録に対して教師ありフィードフォワードディープニューラルネットワークのセットを訓練しました。

ディープラーニングの進め方 | 研究者からの提供

 

血清フェリチン、空腹時血清グルコース、血中尿素、ヘモグロビンなど、66項目の血液生化学および細胞数マーカーを観察しました。その結果、男性喫煙者は非喫煙者に比べて1.5倍、女性喫煙者は非喫煙者に比べて2倍年齢が上がると予測されました。

 

この結果は、典型的な血液検査の深層学習アッセイが、喫煙状態の自己申告という誤差が生じやすい技術を補完できることを示しています。実際、老化に関する他の要因の評価や、糖尿病のような他の病気に対するタバコの影響の分析に応用することができます。

 

さらに、ニューラルネットワークは、健康の軌跡を決定したり、他の多くの暴露、遺伝的リスク、および食事要因が老化や健康にどの程度影響するかを測定するために使用することができます。

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