虽说现在已经可以利用基因或血液循环因素等生理特征来估计预期寿命，不过并非所有人都能参与到。来自俄罗斯的研究团队则利用了 AI 算法配合通过智能手机和智能手表所收集到的活动数据，来预测使用者的寿命，而且精确度更比过去的运算模型更高呢。
团队利用卷积神经网络在大量美国健康研究数据中，于寿命长度和整体健康的关系里找到「生物相关」的活动模式。这些活动数据不单单是人们的行走步数，更是包括在活跃和非活跃时段之间的转换，像是睡眠习惯、健身频率等。在此之后，团队就只需要追踪使用者通过手机所记录的一周活动数据就可以了。有兴趣的朋友，可以下载 iPhone 专用的 Gero Lifespan 应用来试试看，这 app 更会兼容 Apple Health、Fitbit 和 Rescuetime 的数据来进行预测。
注意的是 Gero Lifespan 应用并不能给予大家绝对准确的寿命预测，至少这方式并没有同时把使用者的摄食量都纳入计算中。不过其结果也能作为参考，让大家可以有为延长寿命而过着健康生活的目标。随着科技的进步，我们也相信终有一天 AI 能够通过分析人们生活习惯而带来更准确的健康预测，这样就有助于减少大家在医疗保险的花费和对抗身体衰老的成本了。
来源: MIPT, Nature (PDF)
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