人工智能提供了深入学习生物化学时钟如何有效地确定吸烟者的生物年龄和预测吸烟状况的见解。

2019年1月16日，Insilico Medicine的医学博士罗克维尔（Rockville），人工智能在药物发现、生物标志物开发、数字医学和老龄化研究方面的领先者之一，宣布在SC发表了一篇新的合作研究论文，题为“血液生物化学分析，以检测吸烟状态和量化吸烟者的加速老龄化”。

长期以来，吸烟已被证明在多方面对人们的整体健康产生了负面影响。这项由科学家进行的研究旨在确定吸烟者和不吸烟者之间的生物年龄差异，并利用血液生物化学和人工智能的最新进展评估吸烟的影响。通过使用由监督的深度学习技术开发的年龄预测模型，研究分析了许多生化指标，包括基于糖化血红蛋白、尿素、空腹血糖和铁蛋白的测量。

根据这项研究的结果，吸烟者显示出更高的年龄，男性和女性吸烟者的年龄都是不吸烟者年龄的两倍。结果是根据149000名成人的血液资料进行的。

其他研究结果表明，常规血液测试的深度学习分析可以取代目前不可靠的自我报告吸烟状况的方法，并评估其他生活方式和环境因素对衰老的影响。

“我很高兴成为这项研究的一部分，这项研究提供了迷人的科学证据，证明吸烟可能加速衰老。吸烟是一个真正的问题，破坏人们的健康，导致过早死亡，往往是许多严重疾病的原因。我们应用人工智能来证明吸烟能显著地增加你的生物年龄，”Insilico Medicine的高级研究科学家PolinaMamoshina说。