AI赋能抗衰老！完美携手业内专家，发布衰老研究新标准
发布: 2024-11-18 10:31:42 作者: 佚名 来源: 完美
衰老是每个人都无法避免的自然现象，但随着科技的发展，我们可以通过科学的方法来延缓衰老，提升生活质量。
完美致力于为人类健康美丽提供卓越服务，2024年11月5日，完美（广东）日用品有限公司作为主要起草单位之一，参与制定的衰老研究团体标准《衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南》正式发布。
联合公告
人工智能赋能衰老研究
1.人工智能是延缓衰老的机遇
衰老是人类共同的挑战，它伴随着身体机能的下降、疾病风险的增加，以及生活质量的影响。
不过，科技的进步为延缓衰老带来了新的机遇，近年来大火的人工智能技术(AI)作为一种强大的数据分析工具，正在为衰老研究带来革命性的变化。
例如，衰老标志物是评估个体衰老程度的重要指标，通过人工智能数据模型，研究人员能更高效地分析衰老标志物数据，揭示衰老的复杂机制，并预测个体的衰老进程和健康风险。
这将为后续制定个性化的健康管理方案、延缓衰老进程、提高生活质量提供重要的科学依据。
2.完美携手行业专家共推标准
完美一直致力于大健康产业的高质量发展，并积极探索人工智能技术在衰老领域的应用。
完美作为本次团体标准第三起草单位，与来自上海交通大学、山东思乐基医药科技有限公司等众多行业专家和机构合作，共同制定了《衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南》(版本3) 团体标准，推动衰老研究更科学、规范地开展。
团体标准
团标内容概览
《衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南》团体标准详细规定了衰老标志物人工智能数据模型的术语和定义、分类与特征、建立基础、建立技术流程、应用指南、性能评估与监控、安全性与隐私�；さ确矫娴哪谌�，为行业提供了重要的参考依据。
其核心内容包括：
1.模型分类：
标准将衰老标志物人工智能数据模型分为预测模型和评估模型，分别用于预测个体未来的衰老程度、健康状况或疾病风险，以及评估个体的衰老程度、健康状况或抗衰老策略的效果。
2.模型特征：
标准明确了模型的特征，包括数据驱动、预测性、精准性和可解释性，以确保模型能够提供可靠、精准、可信赖的预测和评估结果。
3.模型建立流程：
标准详细阐述了模型建立的技术流程，包括数据收集和处理、特征提取和选择、模型训练和评估、模型优化和部署等环节，为模型的开发和应用提供了指导。
4.模型应用：
标准列举了模型的广泛应用场景，包括健康管理与预防、疾病早期诊断和治疗、药物研发和临床试验、健康风险评估、年龄预测和生理年龄评估、健康保险和养老规划等，展示了模型在健康领域的巨大潜力。
5.模型性能评估与监控：
标准强调了模型性能评估和监控的重要性，并提出了相应的评估指标和方法，以确保模型的准确性和可靠性。
6.安全性与隐私�；ぃ�
标准对模型的安全性和隐私保护提出了明确的要求，确保数据的安全和用户的隐私得到有效保护。
完美的衰老领域探索
完美作为大健康产业的先行者，积极探索抗衰老的新原料、新机制、新技术，希望通过本次团体标准的发布，能够推动衰老研究的发展，帮助更多人提高健康水平与生活品质。
完美公司在抗衰老领域已开展长期布局及探索，已建成以生物进化理论为基石的多维生物抗衰老一体化筛选平台，涵盖了从细胞、模式生物、动物到人体临床的全方位评价体系，开发多项针对食品及皮肤方向的抗衰老评价方法，已成功申请4项抗衰老相关专利及建立了抗衰老功效原料库；2023年6月完美公司成功举办了抗衰老国际学术研讨会，汇聚了国内外专家学者，聚焦衰老机制与干预主题，探讨抗衰老最新研究进展及创新研究方向，推动了产学研结合。
接下来，完美公司将在抗衰老领域进一步深耕，为消费者提供科技抗衰的整体解决方案，用科技促进健康长寿。
在2024年11月15-17日即将举办的首届抗衰老与康寿科技大会(点击查看议程)上，完美公司也将发布在抗衰领域的最新研究成果，敬请关注。
完美公司在人工智能领域已奠定坚实基础，依托高性能服务器集群与自研生物信息学软件，成功建立人群大队列、抗衰原料库、及肠道微生态数据库，并运用机器学习和深度学习算法预测肠龄及健康状况。
未来，公司规划构建大型企业向量数据库，结合提示词工程、大模型微调和RAG技术，打造大健康领域的LLM应用，涵盖问答、智能客服、推荐系统等，旨在通过多维数据与AI模型的深度融合，为客户提供更为精准、个性化的健康管理服务，引领健康科技新篇章。
我们每个人都想留住青春、延缓衰老，如今，随着人工智能等科技发展和《衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南》团体标准的发布，让我们离这一目标更近了一步。
未来，完美将继续与行业专家合作，推动衰老标志物人工智能数据模型的应用和发展，为人类大健康事业贡献力量。让我们一起，用科技的力量拥抱健康人生！
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