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伦敦国王学院研究人员利用AI技术开发出一种“衰老时钟”，通过分析22.5万名40至69岁参与者的血液样本，发现非线性机器学习算法，尤其是Cubist回归模型，能有效预测个体健康状况和寿命。该“衰老时钟”能检测健康状况下降的早期迹象，帮助采取预防措施。科学家引入了“MileAge”代谢组年龄，通过血液新陈代谢中的小分子评估生物年龄。研究显示，生物年龄大于实际年龄的个体更易患病，死亡风险更高。此项研究为健康管理和预防策略提供了新视角。
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