Estudo revela que inteligência artificial prevê a hora da morte de indivíduos com alta precisão

Em um estudo inovador conduzido por cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), um sistema de IA recém-desenvolvido, semelhante ao ChatGPT, demonstrou uma capacidade semdentde prever a expectativa de vida individual e o risco de mortalidade precoce. O modelo de IA, denominado “life2vec”, foi treinado com os dados pessoais de mais de um milhão de indivíduos na Dinamarca e superou os sistemas existentes na previsão de resultados, incluindo traços de personalidade e o momento da morte, com notável precisão. As conclusões desta pesquisa foram publicadas na revista Nature Computational Science.

Treinando a IA com dados pessoais

Para desenvolver o modelo de IA life2vec, os pesquisadores utilizaram um extenso conjunto de dados contendo informações sobre saúde e mercado de trabalho de seis milhões de dinamarqueses, coletadas entre 2008 e 2020. Esse conjunto de dados incluía detalhes sobre educação, histórico médico, renda e ocupação dos indivíduos, entre outros fatores. Os dados foram transformados em informações textuais para treinar o modelo de IA, de forma semelhante à tecnologia subjacente de aplicativos populares de IA, como o ChatGPT.

precisão preditivadentprecedentes

Após o treinamento, o modelo de IA life2vec exibiu capacidades preditivas excepcionais, superando o desempenho de outros sistemas avançados. Os pesquisadores se concentraram especificamente na previsão do momento da morte. Eles avaliaram sua precisão comparando-a com outros modelos de IA existentes e métodos usados ​​por seguradoras de vida para precificar apólices. Os resultados revelaram que as previsões do modelo de IA life2vec foram 11% mais precisas do que qualquer outro modelo, representando um avanço significativo na previsão de mortalidade.

Compreendendo as sequências da vida

Sune Lehman, primeiro autor do estudo, explicou que a pesquisa visava visualizar a vida humana como uma sequência de eventos, semelhante a uma frase em uma língua composta por palavras. Embora essa seja normalmente uma tarefa para modelos Transformer em IA, o estudo adaptou esses modelos para analisar "sequências de vida", ou seja, eventos que ocorrem ao longo da vida de uma pessoa. Dessa forma, o modelo poderia fazer previsões precisas sobre eventos futuros com base em condições e experiências passadas.

Fatores que afetam a mortalidade

Os pesquisadores também examinaram questões mais amplas, como a probabilidade de uma pessoa falecer dentro de um período específico. Suas descobertas corroboraram pesquisas anteriores, revelando que fatores como cargos de liderança, alta renda e gênero previam significativamente as taxas de sobrevivência. Por exemplo, indivíduos em posições de liderança ou com renda mais alta tinham maior probabilidade de ter uma expectativa de vida mais longa, enquanto ser do sexo masculino, possuir habilidades específicas ou ter um diagnóstico de saúde mental aumentava o risco de mortalidade prematura.

Implicações e considerações éticas

Embora o estudo demonstre o imenso potencial do modelo de IA life2vec, os pesquisadores enfatizam que as preocupações éticas e as questões de privacidade devem ser cuidadosamente consideradas. Eles alertam contra o uso do modelo em seguros de vida, visto que a essência do seguro reside na partilha de riscos entre indivíduos. Além disso, a proteção de dados sensíveis e a correção de vieses nos dados são considerações éticas cruciais na implementação de sistemas de IA tão avançados.

Aprimorando intervenções personalizadas

Os pesquisadores acreditam que o modelo de IA life2vec pode fornecer informações valiosas sobre os mecanismos que influenciam os resultados da vida, oferecendo oportunidades para intervenções personalizadas. Aodentesses mecanismos, pesquisadores e formuladores de políticas podem explorar maneiras de melhorar o bem-estar e a qualidade de vida dos indivíduos.

Um estudo conduzido por cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca revelou um modelo de IA, o life2vec, com a notável capacidade de prever a expectativa de vida individual e o risco de mortalidade precoce. Embora a precisão preditiva do modelo seja notável, questões éticas e de privacidade de dados devem ser cuidadosamente consideradas ao se avaliar suas aplicações no mundo real. Esta pesquisa inovadora abre caminho para uma nova era de intervenções personalizadas e uma compreensão mais profunda dos fatores que moldam nossas vidas.