Des chercheurs danois dévoilent Life2Vec – Un calculateur de mort par IA LLM prédisant la durée de vie avec une précision de 78 %

Des chercheurs danois de l'Université technique du Danemark (DTU) ont présenté Life2Vec, un modèle d'intelligence artificielle similaire au modèle de transformateur d'OpenAI. S'écartant du traitement traditionnel des données basées sur le langage, Life2Vec explore les séquences d'événements de vie clés pour prédire la personnalité d'un individu et, plus remarquablement, sa durée de vie anticipée. Le modèle, surnommé « calculateur de mort par IA », prétend à une précision impressionnante de 78 % dans la prévision de la date de décès basée sur la trajectoire de vie d'un individu.

Life2Vec prédisant la durée de vie – Un bond révolutionnaire dans l'analyse prédictive

Life2Vec, développé au DTU, représente un bond significatif dans l'analyse prédictive, promettant des applications transformatrices au sein de l'industrie des soins de santé. L'outil fonctionne en traitant divers ensembles de données englobant toute la population du Danemark, y compris l'histoire médicale, l'éducation, les détails professionnels, le revenu et l'état marital. 

Selon le professeur Sune Lehmann Jørgensen du DTU, Life2Vec vise à améliorer notre compréhension des événements clés de la vie humaine, avec des applications prometteuses en médecine. La capacité du modèle à détecter des maladies spécifiques ouvre la porte à des interventions plus précoces et potentiellement salvatrices.

Life2Vec utilise des méthodologies similaires à ceux des Modèles de Langage (LLM) comme ChatGPT et Gemini de Google LLC. Plutôt que de plonger dans les données textuelles, Life2Vec s'attarde aux menus détails des événements de la vie. Dans ses étapes embryonnaires, l'accent était principalement mis sur les pronostics de mortalité, exploitant le flux abondant de données émanant des entités d'assurance.

En employant une méthodologie rigoureuse, les chercheurs ont nourri méticuleusement l'algorithme avec un ensemble de données extensif, encapsulant les particularités liées à la vie de milliers d'individus qui avaient souscrit des polices d'assurance santé couvrant la période allant de 2008 à 2016. L'algorithme, à son tour, a montré un taux de précision remarquable de 78 % dans ses prévisions concernant les résultats de survie de ces individus à l'année 2020, affirmant la robustesse de ses capacités prédictives.

Au-delà des prédictions de mortalité – Maîtrise du LLM dans les représentations vectorielles et les espaces d'intégration

Le modèle transforme les événements de vie en représentations vectorielles au sein d'espaces d'intégration. Ces valeurs numériques attribuées à chaque événement permettent à Life2Vec de catégoriser et d'établir des connexions entre les événements. 

Cela forme la base de prédictions précises, tenant compte de la séquence et des menus détails de chaque événement de vie. Considérez des cas où des spécificités telles que les revenus mensuels de Francisco de 20 000 couronnes en 2012 alors qu'il travaillait comme gardien au château de Kronborg à Helsingor, ou les études académiques de Hermione au lycée impliquant cinq matières distinctes de niveau A, sont encodées en embeddings, facilitant des pronostics précis.

Bien que l'accent initial ait été mis sur les prédictions de mortalité, les chercheurs soulignent que les capacités de Life2Vec vont au-delà de ce domaine. Le potentiel du modèle à prédire divers aspects de la société humaine ne représente que le début d'un effort plus vaste pour exploiter l'IA pour les prédictions sociétales. À mesure que l'IA continue d'évoluer, les applications de Life2Vec sont prêtes à s'étendre, révolutionnant notre compréhension et nos prédictions du comportement humain.

En conclusion, le dévoilement de Life2Vec marque une étape pionnière dans l'analyse prédictive, spécifiquement dans la prédiction de la durée de vie humaine avec une précision remarquable de 78 %. Les implications pour les soins de santé et les prédictions sociétales sont vastes, ouvrant de nouvelles voies pour la détection précoce des maladies et les interventions. Alors que nous sommes au seuil de cette avancée technologique, la question se pose : Comment Life2Vec va-t-il remodeler notre approche pour comprendre et prédire les complexités de la vie humaine et de la société ?