Deep Longevity跟哈佛医学院提出了一类深度学习的生理健康方式

Deep Longevity在Aging-US上刊登了一篇论文，其概括了跟哈佛大学医学院的Nancy Etcoff博士协作的人类生理学的机械学习方式。研发职员依据美国中年研发的信息创立了两个体类生理学的数字模型。

第一个模型是一个深度神经网络的合集，其借用生理调研的数据预判受访者的年纪和10年后的生理健康情况。这个模型描绘了人类生理紧随年纪增长而构成的轨迹。它还标明，生成有意思的联络的本领及生理主动和场景把握的本领会随年纪的增长而成长。它还标明，对个体进步的看重水平不停下落，但具有人生目的的感觉在40-50年后才会消散。这类结果加大了在成人人格成长布景下对于社会感情选取性和享乐顺应性的越来越多的常识。

第二个模型是一个自组织舆图，它被创立为生理健康运用的举荐引擎的根基。这类无监督学习算法将一切受访者依据其患烦闷症的也许性分成几个群组，此外还确认了任意个体走向精神安稳的群组的最短路径。Deep Longevity的首席长命官Alex Zhavoronkov论述：“现有的生理健康运用供应应用于一切人的通用倡议，但却不合适任意人。咱们已然创建了一个有科学根据的体系并供应出色的个性化服务。”

为了证实这个体系的后劲，Deep Longevity已然公布了一个网络服务FuturSelf，这是一个免费的在线运用，它能够让客户参与远古出版物中描绘的生理测验。在评价完毕时，客户会收到一份报表，此中含盖旨在改进他们持久生理健康的见并能够添加一个引导策划进而为他们供应安稳的人工自动选取的倡议。在FuturSelf上获取的信息将被用来进一步开发Deep Longevity的生理健康数字方式。

来自哈佛大学医学院的生物老年学顾问--Vadim Gladyshev老师对FuturSelf的后劲进行了评论--“这项研发为生理年纪、将来幸福感和烦闷症危害供应了一个有趣的视角并展现了机械学习方式在生理健康问题上的别致运用。它还拓宽了咱们怎样对待朽迈和通过生命阶段和情感状况的过渡。”

据悉，研发职员们策划持续在朽迈和持久幸福的布景下研发人类生理学。眼下，他们正在进行一项后期研发--研发幸福对朽迈的心理手段的牵连。