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閱讀文摘

AI技術應用于疾病臨床診療已進入了更廣泛領域。在新興的長壽醫學領域，特別是在預防年齡相關疾病中的應用也成為了新熱點，主要體現在以下幾個方面：

1.生物年齡與衰老風險評估

斯坦福大學等機構開發了基于血漿蛋白質組、血液生物標志物等的AI算法（如LASSO、深度衰老時鐘），可精準衡量不同器官生物年齡，比實際年齡更有效預測個體罹患心腦血管疾病、糖尿病、腫瘤等年齡相關疾病的風險，并為個體化主動干預提供了科學依據。該AI技術有望作為長壽門診和長壽診所的診斷衰老的輔助工具。

2.腦健康與認知障礙早期篩查

AI結合MRI、腦電圖(EEG)、神經影像等數據，通過3D卷積神經網絡等模型，能早期發現阿爾茨海默病、帕金森病等神經退行性疾病的風險。例如，麻省總醫院開發的AI工具可通過分析睡眠腦電波，預測未來認知能力下降，準確率高達77%。該AI技術仍在不斷完善中，未來將結合相關生物標志物分析，提高其精準率。

AI還可與經顱直流電刺激（tDCS）、神經影像結合，實現對輕度認知障礙患者的個性化干預和康復效果評估。

3.慢性病和多系統衰老預測

AI可整合常規體檢、基因組學、影像、治療用藥等多維數據，動態監測個體健康狀況，預測多種慢性病（如高血壓、糖尿病、黃斑變性等）的發生風險，并提出早期干預建議。

例如，AI賦能的心電圖可區分數字年齡與生物學年齡，輔助醫生識別高風險人群，優化預防策略。

4.個性化健康管理與主動干預處方

AI可為健康用戶量身定制飲食、運動、用藥等綜合健康管理方案，動態調整主動干預措施，提高預防和延緩疾病發生的效果。作為運動處方、營養膳食處方和輔助疾病診療的數字化監測工具。

在大型企業員工健康管理、工作場所中，AI還可以監測員工的壓力狀況、提升彼此社交活動，降低認知障礙等潛在風險。

5.新藥研發與機制探索

AI通過大數據和深度學習，發現與衰老加速本身和衰老相關疾病的新型生物標志物、藥物靶點，加速抗衰老藥物和干預措施的研發。

歸納：AI技術正在成為預防年齡相關疾病的重要輔助工具，涵蓋衰老加速風險預測、早篩與診斷、個性化主動干預、健康管理和藥物研發等多個環節。

未來，AI有望推動精準長壽醫學研究和長壽診所和長壽門診等臨床應用“落地”，為健康老齡化和健康長壽，提供更科學高效的解決方案和保障機制。

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