En un estudio pionero realizado por científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), un sistema de IA de nuevo desarrollo, similar a ChatGPT, ha demostrado una capacidad sindentpara predecir la esperanza de vida individual y el riesgo de mortalidad precoz. El modelo de IA, denominado "life2vec", se entrenó con los datos personales de más de un millón de personas en Dinamarca y superó a los sistemas existentes en la predicción de resultados, incluyendo rasgos de personalidad y el momento de la muerte, con una precisión notable. Los resultados de esta investigación se publicaron en la revista Nature Computational Science.
Entrenando la IA con datos personales
Para desarrollar el modelo de IA life2vec, los investigadores utilizaron un extenso conjunto de datos con información sobre la salud y el mercado laboral de seis millones de daneses, recopilada entre 2008 y 2020. Este conjunto de datos incluía detalles sobre la educación, el historial médico, los ingresos y la ocupación de las personas, entre otros factores. Los datos se transformaron en información textual para entrenar el modelo de IA, de forma similar a la tecnología subyacente de aplicaciones de IA populares como ChatGPT.
Precisión predictivadentprecedentes
Una vez entrenado, el modelo de IA life2vec exhibió capacidades predictivas excepcionales, superando el rendimiento de otros sistemas avanzados. Los investigadores se centraron específicamente en predecir la hora del fallecimiento. Evaluaron su precisión comparándolo con otros modelos de IA existentes y con los métodos utilizados por las compañías de seguros de vida para la fijación de precios de las pólizas. Los resultados revelaron que las predicciones del modelo de IA life2vec fueron un 11 % más precisas que las de cualquier otro modelo, lo que representa un avance significativo en la predicción de la mortalidad.
Comprender las secuencias de la vida
Sune Lehman, primer autor del estudio, explicó que la investigación buscaba comprender la vida humana como una secuencia de eventos, similar a una oración en un lenguaje compuesto de palabras. Si bien esta suele ser una tarea para los modelos transformadores en IA, el estudio adaptó estos modelos para analizar las "secuencias vitales" o eventos que ocurren a lo largo de la vida de una persona. De esta manera, el modelo pudo realizar predicciones precisas sobre eventos futuros basándose en condiciones y experiencias pasadas.
Factores que afectan la mortalidad
Los investigadores también examinaron cuestiones más amplias, como la probabilidad de muerte de una persona en un plazo específico. Sus hallazgos coincidieron con investigaciones previas, revelando que factores como los roles de liderazgo, los altos ingresos y el género predijeron significativamente las tasas de supervivencia. Por ejemplo, las personas en puestos de liderazgo o con mayores ingresos tenían mayor probabilidad de vivir más tiempo, mientras que ser hombre, tener habilidades o tener un diagnóstico de salud mental aumentaba el riesgo de mortalidad prematura.
Implicaciones y consideraciones éticas
Si bien el estudio demuestra el inmenso potencial del modelo de IA life2vec, los investigadores enfatizan que las preocupaciones éticas y las cuestiones de privacidad deben considerarse cuidadosamente. Advierten contra el uso del modelo en seguros de vida, ya que la esencia del seguro se basa en el riesgo compartido entre las personas. Además, la protección de datos sensibles y la corrección de sesgos en los datos son consideraciones éticas cruciales al implementar sistemas de IA tan avanzados.
Mejorar las intervenciones personalizadas
Los investigadores creen que el modelo de IA life2vec puede proporcionar información valiosa sobre los mecanismos que influyen en los resultados de vida, ofreciendo oportunidades para intervenciones personalizadas. Aldentestos mecanismos, investigadores y legisladores pueden explorar maneras de mejorar el bienestar y la calidad de vida de las personas.
El estudio realizado por científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca ha revelado un modelo de IA, life2vec, con la notable capacidad de predecir la esperanza de vida individual y el riesgo de mortalidad precoz. Si bien la precisión predictiva del modelo es notable, es necesario abordar cuidadosamente las cuestiones éticas y de privacidad de datos al considerar sus aplicaciones en el mundo real. Esta investigación pionera abre la puerta a una nueva era de intervenciones personalizadas y a una comprensión más profunda de los factores que configuran nuestras vidas.
