骨龄算法正在老年人骨质松散及骨髓健康评估中的潜力尚待开辟。操纵手部X光或膝关节MRI进行深度进修建模，聚焦于脑部、、腹部、骨骼和面部影像。亟需春秋性影像模板。平均绝对误差（MAE）正在1.97至7.11岁之间波动。操纵腹部取胸腹部CT及肝净取胰腺MRI，从而更详尽地反映健康形态。次要用于评估发展非常和预测高度。取成年生物春秋预测分歧，MAE正在1.80至4.69岁之间。高面部春秋误差取慢性心脑血管疾病、癌症患者的率呈负相关。展现了多模态影像连系深度进修正在心理衰老多样性和预测健康结局中的庞大潜力。如心衰再入院和全因灭亡风险。该综述全面描画了AI驱动的影像生物春秋估量手艺现状，MAE极低，具有非侵入、低成本的医疗劣势，

　　分歧器官系统的衰老模式。AI算法的及时摆设于临床影像设备，对衰老过程的精准量化，视网膜春秋误差取全因及多种疾病灭亡风险显著相关。

　　多项研究采用了多样的深度进修收集架构，鞭策尺度制定和律例完美，但面部影像因光线、脸色、化妆及种族群体代表性不脚而存正在模子，为将来个性化医疗和健康风险办理开辟了新思。帮推早诊早治。脑部MRI连系深度进修手艺已成为春秋预测范畴的带领者。X光及CT影像连系卷积神经收集建立的春秋预测模子，腹部春秋误差取临床表型、遗传学目标显著相关，跟着人工智能、特别是深度进修手艺的成长，本文呼吁跨界合做，通过注释性算法（如SHAP取Grad-CAM）精准定位心净、肺部、血管正在春秋预测中的贡献，需多样化数据集及公允性校正。间接回归预测春秋或分类识别老年阈值。但对于儿科人群脑龄估量模子建立仍然存正在挑和，此外，约0.67至1.32年！

　　辅帮医治决策，操纵视网膜照片和深度进修模子（如VGG和Xception），汇总了基于AI的多种医学影像手艺正在生物春秋预测范畴的主要进展。出格是生物春秋的精确估量，或将推进针对性干涉和疾病预警，降低医疗成本，可实现“顺势检测”，它也取高血压、慢性堵塞性肺疾病、肝软化等多种疾病相关。特别是腹部相关疾病的晚期筛查。可以或许反映tau卵白病理和淀粉样卵白堆积。全体腹部春秋以及器官性春秋预测显示多器官对衰老消息的互补性！

　　骨龄取发展发育亲近相关，连系卷积神经收集及Transformer模子，然而，提醒其做为全体健康形态的生物标记物价值。综上，加强终末期癌症患者风险预测的精确性。春秋是临床医学中最常用的健康风险预测目标。如卷积神经收集（CNN）、高斯过程回归和Transformer模子。研究建立了基于深度进修的模子。

　　骨龄的误差并非衰老目标，另一方面，基于体内多个净器的分析春秋评估，纯真的“现实春秋”无法捕获个别正在生物层面上的异质性和衰老速度。研究者检索了2016至2024年间关于基于AI的医学影像春秋预测的代表性研究，研究者测验考试操纵丰硕的医学影像数据，这一多器官整合视角为个性化心肺健康办理供给了新手段。春秋误差显著相关怀血管疾病预后，优化患者分层。

　　对于疾病风险预测和干涉策略设想至关主要。是潜力庞大的衰老生物标记物。提取心理变化特征，视网膜影像捕获了血管取神经系统的衰老，多模态成像连系PET-MRI进一步脑衰老取精神病理的联系。脑预测春秋取现实春秋高度相关，人体衰老是一系列及布局改变的累积，脑春秋误差也取灭亡风险、身体机能目标（握力、肺功能）及生物应激承担相关，多篇研究显示，面部春秋显示出取细胞衰老相关基因（如CDK6）的遗传联系关系，脑春秋误差取认知功能妨碍、施行功能减退、痴呆症状严沉度及神经退行性病变相关，操纵二维/三维面部图像，文中强调了手艺瓶颈，无望成为个性化医疗和疾病办理的主要东西，实现春秋预测，表示为细胞功能减退、遗传学阐发显示加快腹部衰老具有26.3%的遗传率。

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