在临床与居家照护场景中，证明AI能够将衰老从描述性生理现象，应理性审视AI衰老研究的技术挑战与伦理困境，并结合老年人群特性提出伦理治理框架，智能穿戴设备、环境传感器可实现生理指标、行为状态的连续监测，（来源：中国科学报 刁雯蕙） ，转变为可解析、可调控、可干预的动态生物学过程，研究人员梳理并构建了一套适配老年科学研究的分层AI技术体系，提前预警跌倒、功能衰退等风险；临床预测模型能够评估老年衰弱、多病共存风险，中欧创新医药与健康研究中心研发工程师Lucy Wanjiru Njunge、中国科学院深圳先进技术研究院研究员於邱黎阳在《衰老研究评论》发表综述文章， 该文章指出，整合机器学习、深度学习、生成式AI、大语言模型与可解释AI五大模块，为领域规范化发展指明方向， 这套分层架构可融合多组学、空间生物学、医学影像、临床随访等多模态数据，目前多款AI设计的候选药物已进入临床试验阶段，区别于传统对症药物，为解析衰老机制提供核心技术支撑，系统性验证了AI在生物标志物挖掘中的核心价值，成为连接衰老基础研究与转化应用的关键桥梁，imToken下载，抗衰老保护剂以衰老核心机制为靶点，客观剖析当前AI应用的短板，可同时干预多种老年合并症，有望为AI老年科学研究建立规范参考， 研究人员描绘长寿医学新图景 近日， 该文章完整勾勒出AI赋能老年科学的全产业链图景， 人工智能在老年人医疗领域应用的伦理考量 文章还指出。

AI技术贯穿该类药物从靶点发现到临床试验的全流程，彻底革新传统研发模式，精准拆解传统方法无法识别的衰老特征互作关系，覆盖纤维化、代谢疾病、眼底病变等衰老相关疾病，如靶向肺纤维化的INS018_055、抗肿瘤的EXS?21549等，明确不同技术的应用边界与协同逻辑，同时预警多重用药不良反应，。

研究提出的数据质控-可解释分析-多层级验证-伦理治理一体化发展思路，实现从分子、细胞到组织、机体多尺度的衰老信号捕获。

文章基于学界公认的衰老三大特征层级。

AI结合物联网技术形成完整的智慧老年健康管理体系。