Rühm teadlasi pakkus tõhusa vanuse biomarkerina inimsilmade ümbruse. Pärast närvivõrgu treenimist enam kui 8000 inimese silmade kujutisel tutvustasid teadlased programmi PhotoAgeClock - programmi, mis ennustab vanust kahe silma täpsusega fotode põhjal. Teost kirjeldav artikkel avaldati ajakirjas Aging.
Välised märgid ei vasta alati inimese kalendriajale, kuid need võivad kajastada tema keha seisundit ja erinevate, nii negatiivsete kui ka positiivsete, väliste tegurite mõju: see võib olla nii suitsetamine kui ka alkoholi kuritarvitamine, samuti õige toitumine ja regulaarne sportimine. Samal ajal peegeldab nn bioloogiline vanus paremini keha seisundit ja selle abil saab vananemisprotsessi mõjutavaid tegureid hinnata väljaspool erinevaid haigusi.
Olemasolevad inimese bioloogilise vanuse hindamise meetodid on üsna keerulised ja põhinevad peamiselt DNA analüüsil. Uues töös tegid Moskva Riikliku Ülikooli Eugene Bobrovi ja Eesti tehnikavaldkonna idufirma HautAI OU teadlased ettepaneku hinnata inimeste vanust nende silmaümbruse piirkonna fotode põhjal. Selleks koolitasid nad närvivõrku, millel oli paar fotot 8414 inimese näo ülaosast ja nende täpsest vanusest. Seejärel kontrolliti närvivõrgu tõhusust teistel fotodel: süsteem ennustas kõige täpsemini vanust piltide põhjal, milles silmade nurgad olid nähtavad. Neuraalvõrk ennustas inimese kronoloogilist vanust täpsusega 2,3 aastat.
Hoolimata asjaolust, et närvivõrk ei ole õppinud bioloogilist vanust ennustama, on teadlased kindlad, et tõhus kronoloogilise vanuse automaatne määramine võib olla kasulik selliste süsteemide väljatöötamisel või spetsialistide hindamise tulemuslikkuse parandamisel. Lisaks märgivad teadlased, et silmade nurkade ümber toimuva naha muutused võivad olla ka olulised parameetrid keha vananemise hindamisel, kui seda hoolikalt analüüsida.
Suurte andmete analüüs ja masinõpe võivad aidata ennustada muid olulisi meditsiinilisi tegureid. Näiteks septembris leidsid Ameerika teadlased, et rasvumise levikut on võimalik ennustada linnade satelliidipiltide abil: selleks on vaja automaatselt hinnata kohalikku infrastruktuuri.
Elizaveta Ivtushok
