Inteligencia Artificial Predice Longevidad y Riesgos de Salud

“Con estos datos, podemos hacer cualquier tipo de predicción”

- Sune Lehmann, autor principal del estudio y profesor en la Universidad Técnica de Dinamarca.

28/12/2023

Un grupo de investigadores de Dinamarca, en colaboración con expertos internacionales, ha creado un algoritmo revolucionario capaz de predecir diversos aspectos de la vida humana, incluyendo la probabilidad de muerte prematura. Este modelo, conocido como life2vec, se basa en técnicas avanzadas de aprendizaje automático y ha sido entrenado con datos de aproximadamente 6 millones de personas en Dinamarca, abarcando información desde 2008 hasta 2016. Los datos incluyen aspectos cruciales como la salud, educación, ingresos y ocupación.

El algoritmo utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje para interpretar eventos de la vida, generando predicciones sobre cómo las personas podrían pensar, sentirse, comportarse e incluso su probabilidad de fallecer en los próximos años. Para probar su eficacia, los investigadores utilizaron datos de un grupo de más de 2.3 millones de personas, enfocándose en aquellos entre 35 y 65 años, un rango de edad donde la mortalidad es más difícil de predecir. Los resultados fueron impresionantes: life2vec logró predecir correctamente la supervivencia o muerte de individuos con un 78% de precisión, superando a otros modelos existentes.

El estudio también reveló que ciertos factores, como ser hombre, tener un trabajo calificado o sufrir problemas de salud mental, estaban asociados con una mayor probabilidad de muerte después de 2016. Por otro lado, ocupar un puesto gerencial o tener un alto ingreso tendían a aumentar las posibilidades de supervivencia.

Sin embargo, los investigadores advierten sobre las limitaciones del estudio. El modelo se basa en datos específicos de Dinamarca, un país con una infraestructura y sistema de salud sólidos, lo que podría no ser aplicable en otros contextos con diferencias económicas y sociales significativas. Además, el modelo no puede predecir circunstancias imprevistas como accidentes.

Algo Curioso

El modelo life2vec fue capaz de predecir con un 78% de precisión si las personas vivirían o morirían después de 2016, un logro notable que supera a otros modelos de estado del arte.

Avances y Desafíos en la Predicción de la Vida Humana

El desarrollo de life2vec representa un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial para entender y predecir la trayectoria de la vida humana. Utilizando modelos transformadores, similares a los que impulsan modelos de lenguaje como ChatGPT, life2vec analiza secuencias de eventos de vida, desde la historia de salud hasta la educación y el empleo, para prever desde la personalidad de una persona hasta su mortalidad. Este enfoque innovador permite una comprensión más profunda de cómo los eventos de la vida están interconectados y cómo influyen en nuestro futuro.

Tina Eliassi-Rad, profesora de ciencias de la computación en la Universidad Northeastern y experta en ética de la IA, enfatiza la importancia de un enfoque centrado en el ser humano en el desarrollo de estas herramientas. Según Eliassi-Rad, life2vec ofrece una visión única de la sociedad, revelando el impacto de políticas y regulaciones a través del análisis de datos. Sin embargo, advierte sobre el uso de este modelo para predecir eventos en personas reales, dada su naturaleza basada en un conjunto de datos específicos y las implicaciones éticas involucradas.

El modelo life2vec utiliza "espacios de incrustación" para traducir aspectos del mundo real en formas matemáticas que una computadora puede interpretar. Esto permite al modelo establecer conexiones entre diversos factores como la salud, la educación y los niveles de ingresos, y cómo estos afectan las tasas de mortalidad. Aunque el modelo ha demostrado ser más eficaz que los métodos actuales para predecir cómo y cuándo podría morir una persona, hay eventos, como los accidentes automovilísticos, que el modelo no puede prever.

A pesar de su impresionante precisión, life2vec plantea importantes cuestiones éticas y prácticas. La preocupación principal radica en el uso potencial de estos modelos por parte de las compañías de seguros y otros sectores que podrían utilizar las predicciones para tomar decisiones que afecten significativamente a las personas. El Dr. Arthur Caplan, jefe de la División de Ética Médica en la Escuela de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, señala que tales modelos podrían complicar el mercado de seguros, ya que la predicción precisa de riesgos altera la naturaleza misma del seguro.

Limitaciones de la IA en la Predicción de la Vida

Además, el modelo actualmente solo se aplica a datos daneses, lo que plantea preguntas sobre su aplicabilidad en contextos culturales y sociales diferentes. Los investigadores subrayan la necesidad de abordar las preocupaciones sobre la privacidad y los datos personales antes de que esta tecnología se utilice en entornos reales. La precisión de life2vec, aunque notable, se basa en correlaciones y contextos socioculturales específicos, lo que implica que sus predicciones podrían no ser universalmente aplicables.

Otro aspecto a considerar es la posibilidad de que estos modelos de IA eliminen el elemento de misterio en nuestras vidas, algo que, según Caplan, agrega valor a la experiencia humana. La capacidad de predecir con precisión aspectos significativos de la vida podría llevar a un futuro donde la incertidumbre y la espontaneidad se vean reducidas.

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Fuentes:CNN | Phys.org | ScienceAlert | Nature