O Globo - GDA
Científicos daneses han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de prever cuándo una persona morirá basándose en su historia de vida.

Según el nuevo estudio, publicado esta semana en la revista Nature Computational Science, el modelo de algoritmo llamado life2vec acertó alrededor del 78% de las veces.

Los investigadores alimentaron al modelo con todo tipo de información sobre más de seis millones de personas reales, de un registro de datos de Dinamarca en el período de 2008 a 2016, que incluían ingresos, profesión, lugar de residencia, lesiones y embarazo, por ejemplo.

Adaptaron técnicas de procesamiento del lenguaje y generaron un vocabulario para eventos de vida para que el life2vec pudiera interpretar frases basadas en los datos, como "en setiembre de 2012, Francisco recibió 20 mil coronas danesas como guardia en un castillo en Elsinore" o "Durante su tercer año en la escuela secundaria, Hermione asistió a cinco clases electivas".

Las historias de vida de las personas abarcaron toda la gama de experiencias humanas: una fractura en el antebrazo se representó con el código S52; trabajar en una tabaquería se codificó como IND4726, los ingresos se representaron con 100 códigos digitales diferentes; y 'hemorragia posparto' es O72.

Lo que hace el life2vec es mapear la enorme constelación de factores que componen la vida de un individuo, permitiendo que alguien le pida hacer una predicción basada en millones de otras personas y en muchos factores.

El algoritmo luego aprendió de estos datos, según Sune Lehmann, autor principal del estudio y profesor de la Universidad Técnica de Dinamarca, y fue capaz de hacer predicciones sobre varios aspectos de la vida de las personas, incluyendo cómo podrían pensar, sentirse y comportarse, e incluso si podrían morir en los próximos años.

Para prever cuándo alguien podría morir, el equipo utilizó datos de enero de 2008 a diciembre de 2015 de un grupo de más de 2.3 millones de personas entre 35 y 65 años de edad; la mortalidad en este rango de edad es más difícil de prever. Luego, el life2vec utilizó los datos para inferir la probabilidad de que una persona sobreviviera cuatro años después de 2016.

Para verificar su precisión, los investigadores eligieron a 100,000 personas en las que la mitad sobrevivió y la mitad murió. Los investigadores sabían qué personas habían muerto después de 2016, pero el algoritmo no lo sabía. Cuando se le preguntó quién había muerto, el life2vec respondió correctamente el 78% de las veces.

Los hombres tenían más probabilidades de morir o de tener un diagnóstico de un problema de salud mental, como depresión o ansiedad, también llevaba a una muerte más temprana, por ejemplo. Sin embargo, ocupar un cargo de gestión o tener un alto ingreso a menudo empujaba a las personas hacia la columna de "supervivencia".

"Estamos trabajando activamente en formas de compartir algunos de los resultados de manera más abierta, pero esto requiere que se realicen más investigaciones de una manera que pueda garantizar la privacidad de las personas en el estudio", dijo Lehmann, profesor de redes y sistemas complejos en la Universidad Técnica de Dinamarca.

Incluso cuando el modelo esté finalmente disponible para el público, las leyes de privacidad danesas harían ilegal el uso de life2vec para tomar decisiones sobre individuos, como redactar pólizas de seguro o tomar decisiones de contratación.