ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Оценка хронологического возраста по вызываемой мерцанием реактивности сосудов сетчатки: подход на основе машинного обучения
Оригинальное название: Estimating chronological age from flicker-induced retinal vascular reactivity: a machine learning approach
Исследователи протестировали модели машинного и глубокого обучения, включая Extra Trees Regressor, для неинвазивной оценки хронологического возраста по изменениям диаметра артерий и вен сетчатки в течение трёх циклов мерцающего света. Лучшая модель достигла средней абсолютной ошибки 9.3 и средней абсолютной процентной ошибки 17.7%. Анализ LIME выявил ключевые признаки, влияющие на предсказания возраста.