Deep Longevity 發佈以人工智能為基礎的新冠病毒患者死亡時間預測器

By PR Newswire on 26 Jul 2021

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香港2021年7月26日 /美通社/ -- 壽康集團有限公司（「壽康集團」或「本公司」及其附屬公司，統稱「本集團」；股份代號：0575.HK）欣然宣佈其旗下全資擁有的衰老和長壽深層生物標誌物的領先供應商Deep Longevity, Inc（以下簡稱「Deep Longevity」）今天發佈新型冠狀病毒（COVID-19）風險計算器，可估算新型冠狀病毒住院患者之預期死亡時間。該計算器源於一份發表在同行評審期刊《Life》中，題為「Increased pace of aging in COVID-related mortality」（老齡化速度加快COVID-19相關死亡率）的同行評審論文。

雖然全球正致力抗擊新型冠狀病毒，但疫情仍然存在。隨著新病毒株出現及過早放寬疫情控制措施，世界各地的醫院已超出負荷。在此情況下，儘管嚴苛，但仍必需對住院患者進行風險管理。

集團行政總裁Jamie Gibson 表示：「新型冠狀病毒疫情剛開始爆發時，年齡被公認為是影響患者生存的主要風險因素。據報導，老年人的死亡率最高，並在許多研究個案中均出現更多的併發症。同時，此類研究大多忽略患者間的衰老速度，當中有些患者出現較快衰老。醫護專業人士在多年臨床實踐中能輕易區分老年人和未成年人士，然而，官方記錄缺乏關於新型冠狀病毒患者真實生物學年齡的任何資料。Deep Longevity 與林肯醫療中心合作的研究項目，強調量化老化率對於患者生存分析的重要性。」

該研究收集了紐約 11 家公立醫院收治的 5,000 多名新型冠狀病毒陽性患者入院期間所獲取的血液測試，經深度學習神經網絡BloodAge 進行分析，以量化衰老過程。該網絡存取典型的血液面板並計算他們的生物學年齡，而該年齡可高於或低於他們的實際年齡。

有兩個生存模型（Cox 比例風險、邏輯回歸）顯示，BloodAge預測對患者存活的影響比實際年齡大。就預期死亡時間而言，每增加一個BloodAge年齡就等於在預期死亡時間減少一天。

其中一個生存模型轉換為預期死亡時間計算機，可於 https://app.young.ai/covid供網上使用。這款計算機需要由醫生輸入15 個變量，包括症狀、並存症等，以計算出患者的新冠病毒風險評分、預期死亡時間及生存概率曲線。論文作者強調這計算機有一定的局限，建議閱讀原始論文。

客戶可在Young.ai網站及 YoungAI 應用程式（可於Apple App Store下載）一次性使用 BloodAge測試，可以縱向追踪年齡預測，並供 Aging.ai 的學者使用。

關於 Deep Longevity

Deep Longevity為上市公司 Endurance Longevity（股份代號：0575.HK）的全資附屬公司。 Deep Longevity 正開發可解釋的人工智能系統，以在分子、細胞、組織、器官、系統、生理及心理層面追踪衰老速度。其同為新興的長壽醫學領域開發系統，有助醫生就能減緩或逆轉衰老過程的干預措施做更好的決定。Deep Longevity 已開發了 Longevity as a Service (LaaS)© 解決方案，以整合多種稱為「深度衰老時鐘」的衰老深層生物標誌物，以提供人類生物年齡的通用多因素測量。 Deep Longevity 最初源自Insilico Medicine，於取得來自專門研究生物技術、長壽及人工智能且信用良好的風險投資家的一輪融資後，於 2020 年始獨立發展。 ETP Ventures、Human Longevity and Performance Impact Venture Fund、BOLD Capital Partners、Longevity Vision Fund、Oculus 聯合創始人 LongeVC、Michael Antonov 以及其他人工智能及生物技術專家投資者均支持公司。 Deep Longevity 與一大著名長壽組織Human Longevity, Inc.確立研究合作夥伴關係，為高級醫生及研究人員網絡提供一系列老化時鐘。