Prédisez votre durée de vie avec l'IA en utilisant les données de votre smartphone

• La nouvelle IA peut estimer avec précision l'âge biologique et les principaux facteurs de risque liés à la santé. 
• Il analyse les données collectées par les smartphones et les appareils portables.
• Les développeurs ont publié une application qui observe l'impact de vos activités quotidiennes sur votre espérance de vie.  

De nombreux facteurs biologiques tels que l'expression des gènes, l'ADN et les niveaux de circulation sanguine présentent une étroite corrélation avec l'âge. Cependant, le profil du génome ou la biochimie à grande échelle sont assez difficiles et coûteux pour toute application au-delà de la recherche scientifique.

Pour faciliter les choses, les développeurs de la société de biotechnologie GERO et de l'Institut de physique et de technologie de Moscou, en Russie, ont construit un système d'intelligence artificielle capable d'estimer l'âge biologique et les principaux facteurs de risque liés à la santé. Il fonctionne en analysant les données collectées par les smartphones et les appareils portables.

L’IA a déjà démontré des performances phénoménales en matière de reconnaissance de formes, de reconnaissance vocale, d’identification visuelle d’objets et dans d’autres domaines. En fait, les réseaux de neurones sont utilisés dans le domaine médical pour fournir des traitements personnalisés et fabriquer des médicaments. Inspirés par ces outils, les chercheurs ont maintenant développé un nouveau système capable de fournir des informations précises sur la santé basées sur les activités physiques.

Les systèmes d'exploitation modernes des appareils portables et portables permettent la collecte et le stockage dans le cloud des enregistrements d'activité personnelle sans perturber la routine quotidienne de l'utilisateur. Et cela se fait à très grande échelle – pour des milliards de personnes. L'IA utilise ces enregistrements pour surveiller en permanence les risques liés à la santé et fournir des commentaires en temps réel.

Comment ont-ils fait ?

Les chercheurs ont extrait 4 années (2003 à 2006) de données cliniques et d'enregistrements d'activité physique de la NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey). Ensuite, ils ont entraîné le réseau neuronal sur des enregistrements d'une semaine pour estimer le risque de mortalité et l'âge biologique.

Ils ont comparé 3 modèles d’âge biologique de plus en plus précis –

1. Régression linéaire multivariée
2. Analyse en composantes principales (ACP) non supervisée
3. Réseau neuronal à convolution profonde (CNN)

Les chercheurs ont découvert que la méthode supervisée ou CNN démêlait la plupart des schémas de mouvement biologiques et établissait leur relation avec la durée de vie et les informations générales sur la santé. L'algorithme a surpassé tous les modèles existants de risques de mortalité et d'âge biologique fonctionnant sur les mêmes données.

Référence : Nature | est ce que je:10.1038/s41598-018-23534-9 | MIPT 

L'équipe a développé une application iOS qui voit (à l'aide de l'accéléromètre du téléphone) comment les habitudes d'activité quotidienne de l'utilisateur affectent son espérance de vie.

De plus, dans leurs travaux précédents, l'équipe a adopté des éléments de matrice de transition, des descripteurs agrégés et une forme simple de normalisation quantile pour démontrer que l'IA formée sur les données NHANES pouvait être utilisée pour estimer les risques pour la santé dans la biobanque du Royaume-Uni.

Quelle est la prochaine étape ?

Certaines compagnies d'assurance maladie ont déjà commencé à proposer des réductions basées sur les activités physiques des utilisateurs, surveillées via des appareils portables.

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Selon les développeurs, l’algorithme peut encore être amélioré pour fournir des modèles de risque plus précis. La combinaison des dernières techniques d'apprentissage automatique avec la théorie du vieillissement permettra d'obtenir des modèles de santé encore meilleurs pour réduire les risques de longévité dans le domaine de l'assurance et faciliter la planification de la retraite. L'IA pourrait également contribuer au développement de thérapies anti-âge et aux futurs essais cliniques.