Saber cuándo una persona se morirá es uno de los grandes secretos de la humanidad, como también lo es que hay después de la muerte. La inteligencia artificial puede ayudar a resolver muchas de las cuestiones que tienen en vilo a la raza humana y, según ha descubierto un equipo de investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), puede llegar a predecir si una persona se morirá en los próximos cuatro años con una tasa de éxito del 78%. Este avance que explica la revista Nature Computacional Science representa un salto significativo en el análisis de datos complejos y ofrece potenciales aplicaciones en campos como la salud pública, la planificación social y la comprensión de patrones socio demográficos. Los investigadores daneses han encontrado un modelo d'IA denominado life2vec que predice la mortalidad de individuos a partir de una gigantesca base de datos personales y socio demográficas. Y lo hace con una tasa de acierto del 78%, un 11% mejor que los mejores modelos que se utilizan actualmente, basados también en redes neuronales.
Arquitectura ChatGPT y 'deep learnint'
Este avance que publica Nature Computational Science representa un salto significativo en el análisis de datos complejos y ofrece potenciales aplicaciones en campos como la salud pública, la planificación social y la comprensión de patrones socio demográficos. Esta nueva tecnología, con una arquitectura similar a ChatGPT, utiliza una base de datos de más de seis millones de personas que analiza criterios de educación, salud, ingresos y ocupación, entre otros. Es decir, que el sistema utiliza el aprendizaje profundo (deep learning), basado en un modelo de lenguaje de grandes dimensiones, para que se pueda "expresar" de manera similar a la que lo hace el célebre ChatGPT. "Nuestros modelos nos permiten predecir varios resultados que van desde la mortalidad temprana hasta los matices de la personalidad, superando los modelos más modernos por un amplio margen", explican a los investigadores al informe publicado.
Base de datos de seis millones de personas
El gobierno de Dinamarca cedió los datos de seis millones de personas, entre los años 2008 y 2016, para probar la máquina, y preguntó al sistema si determinadas personas de entre 35 y 65 años morirían pronto. Después, lo contrastaron con los datos reales de muertes, y comprobaron que había acertado en casi ocho de cada diez casos. Estos registros incluyen información sobre los acontecimientos de la vida relacionados con la salud, la educación, el empleo, los ingresos, la dirección y las horas de trabajo, registradas con el día a día. Este intervalo fue escogido de forma intencionada, para incluso "desafiar" el modelo d'IA y que tuviera que predecir las circunstancias futuras del sujeto en un lapso de cuatro años, incluyendo la probabilidad de muerte de las personas. "Nuestros modelos nos permiten predecir varios resultados que van desde la mortalidad temprana hasta matices de personalidad, superando con un amplio margen los modelos de última generación. Utilizando métodos para interpretar modelos de aprendizaje profundo, hondeamos el algoritmo para entender los factores que permiten nuestras predicciones. Nuestro marco permite a los investigadores descubrir mecanismos potenciales que afectan a los resultados de la vida, así como las posibilidades asociadas para intervenciones personalizadas", dicen los investigadores daneses.