研究人員表示，此項研究的基礎是人工智能，從健身跟蹤器讀取醫用數據，然后對其進行分析。系統將計算出一個人的生物學年齡，并給出此人是否會過早死亡的意見。該人工智能技術可以對受試者的健身跟蹤器記錄的運動數據、生物學年齡和死亡概率進行非侵入式的評估，無需進行醫學分析。
研究人員分析了美國NHANES(全國健康及營養狀況調查計劃)2003-2006年國民調查收集的超過10000人的醫療數據。健身跟蹤器芯卡文件里記載了從不同健康狀況的人持續佩戴期間的運動信息：從運動到休息的頻率、步行公里數、體力活動強度。之后，借助于神經網絡深度學習技術，查出對人體健康不利的趨勢，提醒存在高風險的人群，比傳統方法能更準確地測定其生物學年齡。
科學家們希望他們研究的算法對醫療部門和保險公司有益，能夠判別出就醫和參保時有潛在風險的人群。公司還研發了一種基于該算法被稱為Gero Lifespan的移動應用程序，其測試版已經可以安裝在智能手機上使用。
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