Cercetători din Danemarca au folosit algoritmi puternici de învăţare automată pentru a estima cu precizie anumite aspecte ale vieţii oamenilor, inclusiv starea de sănătate şi cât de devreme este posibil să survină decesul unei persoane.
Un studiu, publicat recent în revista Nature Computational Science, detaliază modul în care un model de algoritm de învăţare automată numit LIFE2VEC a prezis rezultatul vieţii unei persoane şi acţiunile acesteia atunci când i s-au prezentat date foarte specifice despre ea.
Cu aceste date, „putem face orice fel de predicţie", a declarat Sune Lehmann, autorul principal al studiului şi profesor la Universitatea Tehnică din Danemarca.
Cu toate acestea, cercetătorii notează că este un „prototip de cercetare" şi că nu poate îndeplini nicio „sarcină din lumea reală" în forma sa actuală.
Echipa a folosit date dintr-un registru naţional din Danemarca care detaliază un grup divers de 6 milioane de persoane. Ei au inclus informaţii din 2008 până în 2016 legate de aspecte majore ale vieţii, cum ar fi educaţia, sănătatea, veniturile şi ocupaţia.
Cercetătorii au adaptat tehnicile de procesare a limbajului şi au generat un vocabular pentru evenimentele vieţii, astfel încât life2vec să poată interpreta propoziţii pe baza datelor, cum ar fi: „În septembrie 2012, Francisco a primit douăzeci de mii de coroane daneze ca paznic la un castel din Elsinore" sau „În timpul celui de-al treilea an de gimnaziu la internat, Hermione a urmat cinci cursuri opţionale".
Algoritmul a învăţat apoi din aceste date, spune prof. Lehmann, şi a fost capabil să facă predicţii despre anumite aspecte ale vieţii oamenilor, inclusiv despre modul în care aceştia ar putea gândi, simţi şi se comporta şi chiar dacă persoana respectivă ar putea muri în următorii ani.
Pentru a estima cât de devreme ar putea muri o persoană, echipa a folosit date de la 1 ianuarie 2008 până la 31 decembrie 2015 privind o cohortă de peste 2,3 milioane de persoane cu vârste cuprinse între 35 şi 65 de ani.
Acest grup a fost selectat deoarece mortalitatea în acest interval de vârstă este mai dificil de prezis.
Life2vec a folosit datele pentru a deduce probabilitatea ca o persoană să supravieţuiască în cei patru ani de după 2016.
„Pentru a testa cât de bun este [life2vec], alegem un grup de 100.000 de persoane în care jumătate supravieţuiesc şi jumătate mor", a menţionat prof. Lehmann. Cercetătorii au ştiut ce persoane au murit după 2016, dar algoritmul nu ştia. Apoi, l-au pus la încercare.
Ei au pus algoritmul să facă predicţii individuale cu privire la faptul dacă cineva a trăit sau nu după 2016.
Rezultatele au fost impresionante: algoritmul a fost corect în 78% din cazuri.
Life2vec a depăşit, de asemenea, alte modele de ultimă generaţie şi linii de bază cu cel puţin 11%, prezicând cu mai multă acurateţe rezultatele mortalităţii, se arată în raport.
Persoanele de sex masculin au avut mai multe şanse să moară. Faptul de a fi un muncitor calificat, cum ar fi un inginer, sau de a fi diagnosticat cu o problemă de sănătate mintală, cum ar fi depresia sau anxietatea, a dus, de asemenea, la un deces mai devreme, au constatat cercetătorii.
În timp ce, a ocupa o poziţie managerială sau a avea un venit ridicat i-a pus adesea pe indivizi în coloana „supravieţuirii".
Cercetarea a avut însă câteva limitări. Experimentele nu au fost randomizate, iar cercetătorii nu au făcut evaluările „în-orb", se menţionează în raport.
Oamenii de ştiinţă danezi au analizat doar datele pe o perioadă de opt ani şi este posibil să existe distorsiuni sociodemografice în eşantionare, chiar dacă fiecare persoană din Danemarca apare în registrul naţional.
„Dacă cineva nu are un salariu - sau alege să nu se implice în sistemele de sănătate - nu avem acces la datele sale", au precizat ei.
Studiul a fost realizat într-o ţară bogată, care are o infrastructură şi un sistem de asistenţă medicală puternice, mai notează autorii.
Nu este clar dacă concluziile life2vec pot fi aplicate şi în alte ţări, având în vedere diferenţa economică şi socială dintre ele.
Prof. Lehmann spune că s-a lucrat foarte mult la algoritm, în special sub impulsul companiilor de asigurări.
Specialiştii remarcă însă faptul că life2vec nu prezice la ce vârstă va muri o persoană sau cum. De exemplu, un algoritm nu poate prezice dacă o persoană va fi ucisă într-un accident de maşină.
Cu toate astea, echipa se aşteaptă ca modele de predicţie mai avansate să apară în doar cinci ani.
Baze de date mai mari, vor oferi sugestii despre ce să faci pentru a-ţi prelungi viaţa, spun ei.
