Investigadores han logrado desarrollar un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir la fecha aproximada de la muerte de una persona con niveles de precisión sin precedentes. El estudio, titulado "Using Sequences of Life-Events to Predict Human Lives" (Uso de Secuencias de Acontecimientos de la Vida para Predecir Vidas Humanas), ha revolucionado la capacidad de anticipar la longevidad utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y análisis de eventos vitales.
Innovador modelo de inteligencia artificial
Este modelo representa la vida humana como secuencias de eventos, utilizando procesamiento de lenguaje natural para examinar y prever el curso de la vida. Los datos detallados de eventos en la vida de los individuos, que incluyen información sobre salud, educación y ocupación, son clave para este enfoque innovador. La inteligencia artificial puede ahora estructurar y analizar estos datos, superando los modelos artísticos tradicionales y proporcionando predicciones más precisas y detalladas.
Out now! @suneman, @germansave, and colleagues introduce an approach that creates embeddings of life-events in a single vector space, allowing them to predict different life-event outcomes. https://t.co/rWefgj6D4M
— Nature Computational Science (@NatComputSci) December 18, 2023
Transformación en la salud pública y planificación a largo plazo
Este avance va más allá de la curiosidad sobre la fecha de la muerte, ya que tiene el potencial de transformar la salud pública y la planificación a largo plazo. Al anticipar y prevenir problemas antes de que se manifiesten, esta tecnología podría conducir a políticas más efectivas, orientadas a prolongar y mejorar la calidad de vida.
Resultados del estudio y claves del método
Los resultados indican que el modelo puede prever desde la mortalidad temprana hasta patrones de empleo, superando modelos anteriores. El método utiliza una versión adaptada del modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Analiza detalladamente secuencias de eventos vitales de datos daneses, con resolución de día a día, identificando factores para predicciones precisas.
Impacto en la sociedad y debate ético
Este estudio podría tener un impacto significativo en la salud pública, permitiendo una mejor comprensión y prevención de problemas de salud. Sin embargo, el uso ético de datos personales y la precisión de tales predicciones generarán debate continuo en la sociedad.
Detalles del Estudio:
- Nombre del estudio: "Using Sequences of Life-Events to Predict Human Lives"
- Autores e instituciones: Germán S. Davison, Tina Eliassi-Rad, Lars Kai Hansen, Laust Hvas Mortensen, Lia Lilholt, Anna Rogers, Ingo Zettler, Sune Lehmann. Afiliados a instituciones como DTU Compute, Technical University of Denmark, entre otras.
- Resultados y aplicaciones: El estudio tiene el potencial de impactar significativamente la salud pública y la planificación a largo plazo, permitiendo una mejor comprensión y prevención de problemas de salud y otros eventos adversos en la vida de las personas. También se discute cómo la inteligencia artificial puede revelar relaciones no triviales entre eventos de la vida, lo que puede conducir a nuevas perspectivas en la investigación y la política de la salud.
Este estudio marca un paso crucial hacia el futuro de la salud y la planificación personalizada, abriendo puertas a intervenciones preventivas basadas en predicciones precisas de la inteligencia artificial.