TCIET-衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南.pdf

ICS35.240.99

CCSC04

团体标准

T/XXXXXXX—XXXX

衰老标志物人工智能数据模型建立与应用指南

Guidelinesforestablishingandapplyingartificialintelligencedatamodelsforaging

markers

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

中国国际经济技术合作促进会发布

T/XXXXXXX—XXXX

目次

前言II

1范围1

2规范性引用文件1

3术语和定义1

4衰老标志物人工智能数据模型建立基础1

5衰老标志物人工智能数据模型建立技术流程2

6衰老标志物人工智能数据模型应用指南3

I

T/XXXXXXX—XXXX

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由上海交通大学苏北研究院提出。

本文件由中国国际经济技术合作促进会归口。

本文件起草单位：上海交通大学苏北研究院、XXX、XXX、XXX。

本文件主要起草人：XXX、XXX、XXX。

II

T/XXXXXXX—XXXX

衰老标志物人工智能数据模型建立应用指南

1范围

本文件规定了衰老标志物人工智能数据模型的建立基础、建立技术流程以及应用指南。

本文件适用于衰老标志物人工智能数据模型的建立和应用。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

衰老标志物agingmarkers

与衰老过程相关的特定生理或生物化学指标，可用于评估个体的生理状态和预测其衰老程度。

4衰老标志物人工智能数据模型建立基础

数据准备

4.1.1数据收集的过程

4.1.1.1样本选择：确定衰老标志物数据模型所需的样本类型，如血液样本、组织样本等。

4.1.1.2数据源：确定数据来源，可能涉及临床试验、流行病学调查、生物医学研究等渠道。

4.1.1.3数据质量控制：制定数据收集标准，确保数据准确性、一致性和完整性。

4.1.2数据收集的方法

4.1.2.1样本采集：确定采集样本的具体方法，并遵循相关的伦理和法律要求。

4.1.2.2数据测量：根据所选衰老标志物的类型，选择合适的测量方法，如基因测序、生化分析、生

理参数测量等。

4.1.3数据清洗和预处理

4.1.3.1异常值处理：检测和处理数据中的异常值，如错误测量、缺失值等。

4.1.3.2数据归一化：对不同指标的数据进行归一化处理，以消除因量纲不同而引起的偏差。

4.1.4数据标注和标签定义

4.1.4.1标注方法：确定衰老标志物样本的标注方法，如人工