Modern machine learning techniques (such as deep learning) offer immense opportunities in the field of human biological aging research. Aging is a complex process, experienced by all living organisms. While traditional machine learning and data mining approaches are still popular in aging research, they typically need feature engineering or feature extraction for robust performance. Explicit feature engineering represents a major challenge, as it requires significant domain knowledge. The latest advances in deep learning provide a paradigm shift in eliciting meaningful knowledge from complex data without performing explicit feature engineering. In this article, we review the recent literature on applying deep learning in biological age estimation. We consider the current data modalities that have been used to study aging and the deep learning architectures that have been applied. We identify four broad classes of measures to quantify the performance of algorithms for biological age estimation and based on these evaluate the current approaches. The paper concludes with a brief discussion on possible future directions in biological aging research using deep learning. This study has significant potentials for improving our understanding of the health status of individuals, for instance, based on their physical activities, blood samples and body shapes. Thus, the results of the study could have implications in different health care settings, from palliative care to public health.

中文翻译：

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用于生物年龄估计的深度学习

现代机器学习技术（如深度学习）在人类生物衰老研究领域提供了巨大的机会。衰老是一个复杂的过程，所有生物都会经历。虽然传统的机器学习和数据挖掘方法在老化研究中仍然很流行，但它们通常需要特征工程或特征提取来获得稳健的性能。显式特征工程是一项重大挑战，因为它需要大量的领域知识。深度学习的最新进展在不执行显式特征工程的情况下从复杂数据中获取有意义的知识提供了范式转变。在本文中，我们回顾了最近有关在生物年龄估计中应用深度学习的文献。我们考虑了当前用于研究衰老的数据模式和已应用的深度学习架构。我们确定了四大类措施来量化生物年龄估计算法的性能，并在此基础上评估当前的方法。本文最后简要讨论了使用深度学习进行生物衰老研究的未来可能方向。这项研究在提高我们对个人健康状况的了解方面具有巨大的潜力，例如，基于他们的身体活动、血液样本和体型。因此，该研究的结果可能会对从姑息治疗到公共卫生的不同医疗保健环境产生影响。我们确定了四大类措施来量化生物年龄估计算法的性能，并在此基础上评估当前的方法。本文最后简要讨论了使用深度学习进行生物衰老研究的未来可能方向。这项研究在提高我们对个人健康状况的了解方面具有巨大的潜力，例如，基于他们的身体活动、血液样本和体型。因此，该研究的结果可能会对从姑息治疗到公共卫生的不同医疗保健环境产生影响。我们确定了四大类措施来量化生物年龄估计算法的性能，并在此基础上评估当前的方法。本文最后简要讨论了使用深度学习进行生物衰老研究的未来可能方向。这项研究在提高我们对个人健康状况的了解方面具有巨大的潜力，例如，基于他们的身体活动、血液样本和体型。因此，该研究的结果可能会对从姑息治疗到公共卫生的不同医疗保健环境产生影响。这项研究在提高我们对个人健康状况的了解方面具有巨大的潜力，例如，基于他们的身体活动、血液样本和体型。因此，该研究的结果可能会对从姑息治疗到公共卫生的不同医疗保健环境产生影响。这项研究在提高我们对个人健康状况的了解方面具有巨大的潜力，例如，基于他们的身体活动、血液样本和体型。因此，该研究的结果可能会对从姑息治疗到公共卫生的不同医疗保健环境产生影响。