火曜日に発表された新たな研究によると、ニューラルネットワークは心拍のパターンを分析するだけで生物学的年齢と性別を予測できるという。
ミネソタ州に拠点を置く私立研究大学、メイヨー・クリニック医学科学大学の研究者グループが訓練した畳み込みニューラルネットワークは、心電図（ECG）を解析することで、人の生物学的年齢と性別をそれぞれ90%と72%の精度で推測することに成功した。詳細はCirculation: Arrhythmia and Electrophysiology誌に掲載された。
このAIは実際の年齢を予測するものではないと、論文の共著者で心臓専門医のスラジ・カパ氏はThe Register紙に説明した。「このAIは、糖尿病や高血圧といった他の併存疾患の有無を考慮して、人がどれくらいの年齢なのかを推定してくれるのです。」
複数の健康状態や併存疾患を抱える患者は、生物学的年齢が高くなります。ニューラルネットワークによって測定された生物学的年齢と実年齢の乖離を調べることで、科学者は患者の全体的な健康状態を測定することができます。
機械が人の年齢を推定する際の平均誤差は約7歳でした。言い換えれば、実年齢を7歳以内で推定した場合、あなたの心臓はおそらくかなり健康です。実年齢よりもはるかに高齢と予測された場合は、何らかの根本的な健康問題を抱えており、対処する必要がある可能性があります。
年齢と性別に応じて異なるニューラルネットワークアーキテクチャが特化されています。2つの異なるモデルが構築されましたが、どちらも同じデータセットで学習およびテストされました。メイヨークリニックのデジタルデータ保管庫には、約774,783人の成人患者の心電図データが保管されています。研究者らは、学習用に399,750件の心電図を抽出し、99,977件を検証に使用し、残りの275,056件の心電図はテスト用に保管しました。
性別や年齢が人の心電図に影響を与えることはよく知られていますが、ニューラルネットワークのブラックボックスの性質上、これらの特性を特徴付けるためにモデルが正確にどのような特徴を学習しているかを理解することは困難です。
神経科学者がブレインハックを実践。超効果的！しかも驚くほど簡単！
続きを読む
入力心電図は、心臓から発せられる電気信号を記録する12個のパッチを貼ることで収集されます。カパ氏によると、心拍ごとに電界が生成されます。「これらの電気信号は、個々の心臓細胞の活性化と不活性化を反映しています。これにより、心臓発作などの特定の異常を特定することができます。」
これらは畳み込みニューラルネットワークに入力され、人の生物学的年齢と性別を推定する出力を生成します。しかし、中間段階で何が起こっているのかは少し曖昧です。
「ニューラルネットワークを通して、AIがこの臨床検査だけで、どのような特徴に基づいて個人を男性か女性か判断したのかを特定することはできません。今後の調査が必要です。しかし、男女の心電図に違いが現れる可能性があることは認識しています」と彼は述べた。
現時点では、この研究では個人の生物学的性別のみを扱っています。カパ氏は、ジェンダーは研究がより難しく、議論の多いテーマであることを認めています。「だからこそ、私たちは論文を年齢と性別のみに限定し、最終版では年齢と性別のみを扱うようにしました（リンク参照）。将来的にはジェンダーについても検討する予定ですが、そのためにはホルモンの側面を考慮する必要があり、そのためには多くの追加作業が必要になるでしょう」と彼は結論付けました。®
