早在2006年，一个名为“死亡时钟”的网站出现在互联网上，承诺回答生命中最大的问题之一：“我何时会死？”自那时起，超过6000万人使用了该网站，它以一种半娱乐但略显阴郁的方式生成了一个大致的倒计时，直到他们最终离世，或并非如此？
远不止是一个随机数字生成器，“死亡时钟”是早期利用数据预测寿命的一种尝试，尽管方法较为粗糙。当然，自2006年以来，市场上出现了更多选择，例如由人工智能驱动的“死亡时钟”。其现代版本从更大的数据集中提取信息，并使用更复杂的模型，这正是人工智能发挥作用的地方。
市场价值
就像对死亡日期的好奇心在90年代推动了该网站的流量一样，对更健康、更长寿命的兴趣也在2024年推动了长寿投资。据Markets and Markets的数据，2024年医疗保健领域的人工智能市场估计为209亿美元，预计未来5年内将达到1484亿美元。这相当于复合年增长率（CAGR）为48.1%，显示出行业内的高度信心。
其驱动力包括数据量和复杂性的增长、降低医疗成本的压力以及改进医疗服务的需求。然而，一些医疗专业人士对这些技术持怀疑态度，认为它们更多是炒作而非实质。
关于人工智能和长寿市场的统计数据并不容易获得，主要是因为这一领域相对较新。Allied Market Research的最新研究显示，2020年的市场价值约为251亿美元，预计到2030年将以6.1%的复合年增长率增长至442亿美元。
人工智能资金流向
随着数十亿美元的资金投入，资金已经流入医疗保健、长寿及其背后的研究各个领域。
在医疗保健方面，人工智能用于：
- 管理和分析患者数据：基于语言的模型可以用于转录咨询，而预测风险模型可以帮助管理当前和未来的医疗需求。
- 分析医学影像和诊断：人工智能的分析模型用于放射学和病理学，以提高诊断的速度和成本效益。该领域的准确性仍是一个热议话题。
- 药物发现和精准医疗：人工智能可以加速开发过程，并通过基因疗法帮助定制个体化治疗方案。
- 心理健康和虚拟助手：就像聊天机器人已成为许多公司的即时支持系统一样，它们也可以整合到医疗结果中。虽然目前没有商业解决方案能与人类匹敌，但这些基于人工智能的模型可以在连接如此重要的时代提供一条生命线。
在长寿领域，增长预计将在以下几个一般治疗领域：
- 抗衰老药物：这些药物可以去除或改变导致多种年龄相关疾病的衰老细胞。它们可能影响涉及神经学、代谢和心血管系统的重大年龄相关疾病。
- 基因疗法：试图修复或修改基因或遗传成分，以减缓这一方面的衰老。这些疗法旨在影响整体衰老的根本遗传原因。
- 免疫疗法：COVID-19对世界健康造成了巨大损害，其全部影响尚未确定。然而，它也提升了对改善免疫功能和对抗年龄相关疾病的免疫治疗解决方案的兴趣。
- 生物标志物发现：研究生物标志物旨在深入了解生物学年龄和生理年龄，并识别早期检测年龄相关疾病的指标。
- 临床试验优化：实时监测、大数据分析和试验流程的简化是将人工智能解决方案整合到科学过程中的潜在好处。
- 个性化长寿计划：类似于精准医疗的方法，个性化长寿寻求解决基因和生活方式因素，采用以长寿为中心的医疗保健方法。这些方法可以包括个性化的治疗方案、基于应用程序的治疗等。
这些方法并不是孤立存在的，而是相互补充，学科之间经常交叉，且远非详尽。
致力于人工智能长寿解决方案的公司
世界各地的多家公司正在努力将人工智能整合到他们的长寿解决方案中。以下是行业中的顶级玩家：
Insilico Medicine
成立于2014年，这家总部位于香港和纽约的公司使用人工智能技术开发和加速针对年龄相关疾病的治疗方法。2023年，该公司申请首次公开募股（IPO），据《福布斯》报道，估值约为8.95亿美元。作为早期采用者，该公司早在2016年就引发了关于生成式人工智能在药物发现中应用的讨论。2024年，该公司发布了针对特发性肺纤维化的概念验证AI设计药物治疗的最新IIa期结果。
BioAge Labs
美国生物技术公司BioAge Labs致力于代谢衰老。该公司利用机器学习、人工智能和长寿科学来识别和靶向生物标志物。位居Crunchbase长寿初创公司榜单之首，这家生物技术公司最近进行了D轮融资，并于2024年9月申请IPO，预计筹集1.98亿美元，以支持公司的当前和未来发展。
Altos Labs
由于其著名的创始人——亚马逊前首席执行官杰夫·贝索斯，Altos Labs可能是最知名的长寿公司之一。然而，名气和财富只能资助进展，不能购买成就，该公司已取得了一些显著成果。2024年8月，该公司启动了一家人工智能和计算生物学研究所，旨在解决行业在人工智能技能方面的差距。此外，该公司继续其寻找所谓“青春之泉”的使命，通过长寿研究和靶向细胞水平的基本衰老过程。
California Life Company (Calico)
贝索斯并不是唯一支持人工智能和长寿解决方案的硅谷面孔。Calico是Alphabet（谷歌的母公司）的子公司。最近获得了200万美元的投资，该公司继续研究使用人工智能技术的老化生物学。2024年，该公司估计收入为4230万美元。
Juvenescence
英国生物技术公司Juvenescence专注于使用人工智能开发针对衰老细胞的治疗方法。通过这样做，该公司旨在开发减少细胞损伤并延长人类健康寿命的药物。据Crunchbase统计，该公司已获得总计2.192亿美元的融资。
Unity Biotechnology
寻求开发一类新的治疗药物以减缓衰老相关疾病的发展，Unity Biotechnology（也称为UNITY）据Crunchbase报告，总融资额为2.949亿美元。像BioAge一样，该公司也已在纳斯达克上市，股票代码为UBX。其最新报告显示，该公司计划继续进行ASPIRE研究，以治疗糖尿病黄斑水肿（DME），使用UBX1325（foselutoclax）这种小分子抗衰老药物抑制剂，作用于原癌基因蛋白c-bcl-2抑制剂。
信任感知
根据麻省理工学院（MIT）2021年的一份报告，各代人对人工智能技术的信任度大致相同，大多数人认为人工智能有些风险。然而，当问及好处时，这种看法有所不同。X世代和千禧一代更快地提出其潜在好处，而婴儿潮一代和Z世代则不那么积极。
具体到人工智能在医疗保健和护理中的应用，大多数人将其评为“有点”和“有些”风险，而对其好处的看法主要集中在“极其”有用、“相当”有用和“有些”有用。这表明公众对人工智能的使用存在一定程度的不确定性，但对其潜力感兴趣。进一步深入医疗保健中的具体用例，人们对于预测预期寿命的使用持怀疑态度，而在更准确的医疗记录保存方面则表示支持。
随着公众意见摇摆不定，似乎在将人工智能整合到医疗保健中时，建立平台信任将面临重大挑战。这与专家意见一致，伦理和信任问题被提出，强调在人工智能成为科学界可信工具之前，需要回答诸如准确性、偏见、透明度、隐私和公平性等问题。
伦理问题
正如一部著名电影所说，“能力越大，责任越大”，这一点在人工智能领域尤为准确。在对新技术方法的兴奋中，混合着对其实用性和准确性的恐惧和担忧，以及如何合乎道德地使用它。这些问题包括：
- 幻觉和信任：大型语言模型（LLMs）有时会产生不符合现实的结果，这些通常被称为“幻觉”。鉴于这种可能性，在特定情况下使用预测性人工智能工具时应进行彻底检查。
- 数据保护：法律如GDPR、HIPAA和医患保密协议定义了医疗保健领域的信任。人工智能依赖于数据，因此如何保护这些数据成为一个主要问题，这让立法者、科学家和医务人员感到困惑。
- 填补人员缺口：全球范围内缺乏医疗人员，世界卫生组织（WHO）估计全球医疗工作者短缺1000万人。为了形象说明，这相当于瑞典的总人口，或超过纽约市的人口。人工智能在医疗保健中的整合旨在填补这一缺口并减轻部分工作压力。然而，人们担心这种实施方式是否会得到公众的接受。
- 不平等：像大多数医疗解决方案一样，较低收入和中等收入国家在人工智能实施方面可能会面临不平等问题。这些担忧在2024年世界经济论坛年会上被提出。不可靠的工具和不适当的使用可能会加剧世界上一些最强经济体之间的不平等。
- 责任：在一般研究或医疗实践中，当涉及责任时，有明确的专业和伦理责任链。当利害关系高时，接受“电脑做的”作为理由变得更加困难，如果这是事实，谁应承担责任？
- 知识：作为一种现代技术，人工智能仍处于初级阶段，根据专家的不同，它可能介于笨拙的幼儿和尴尬的青少年之间。然而，随着其使用范围的扩大，提出了谁能够准确有效地使用它的问题。2022年，德勤估计全球人工智能劳动力约为2.2万人。尽管自那时以来情况可能有所改善，但公司领导者和专家一致认为，当前劳动力需要进行认真的技能培训，尤其是在健康或长寿领域。
结果潜力
截至2024年，显然人工智能将显著渗透到我们的生活中，ChatGPT和其他预测模型的大规模使用就是证据。然而，当利害关系高时，如在长寿领域，需要更加谨慎的方法。
到目前为止，有许多有前途的人工智能医疗保健方法，以及如何将其整合到研究、学习和治疗中的优秀示例。然而，缺乏专业人才，以及尝试新方法和提供科学依据的挑战意味着，可信赖的商业长寿成果可能是一个近期但不是立即的讨论话题。更有可能的是，人工智能将在数据分析中得到更广泛的应用，同时在人类科学家的仔细审查下进行。
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