¿Es posible saber cuándo va a morir? Inteligencia artificial podría predecirlo

Investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca desarrollaron el sistema Life2vec.

Una universidad de Dinamarca en colaboración con otras de Estados Unidos crearon el modelo IA. Foto: iStock

PERIODISTA20.12.2023 10:52 Actualizado: 20.12.2023 10:52

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La Universidad Técnica de Dinamarca en colaboración con otras instituciones de Estados Unidos crearon a Life2vec, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir si una persona va a morir en los próximos cuatros años.

¿La IA que podría predecir si una persona va a morir en los próximos cuatro años?

La investigación fue publicada en la revista 'Nature Computational Science' y reveló la creación de un modelo IA entrenado con más de seis millones de datos personas entre el 2008 y 2020 en Dinamarca.

Entre estos se destaca información sobre salud, educación, ocupación, ingresos y horas de trabajo.

"Nuestros modelos nos permiten predecir diversos resultados que van desde la mortalidad temprana hasta los matices de la personalidad, superando a los modelos más modernos por un amplio margen", se lee en en el estudio.

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De acuerdo con los investigadores del estudio, su precisión es de un 78 por ciento y observa posibles eventos futuros de la vida de una persona que puede desencadenar en la muerte. Esto al tener en cuenta sus rutinas y actividades diarias.

Sune Lehmann, profesora de la Universidad de Dinamarca y una de las autoras del artículo, explicó: "Usamos el modelo para abordar la pregunta fundamental: '¿hasta qué punto podemos predecir eventos en su futuro basándose en condiciones y eventos en su pasado?'".

La docente confesó que para ellos como investigadores es un trabajo "emocionante" y no se trata tanto de la predicción que puede hace rLife2vec, mas bien en los datos que usan para generar las respuestas y el modelo de aprendizaje que tiene la máquina.

¿Cómo fue el estudio?

El estudio fue realizado con apoyo de la institución estadística nacional danesa y los datos analizados se dieron en conformidad con la Ley de Protección de Datos de Dinamarca y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), según explican.

"Nuestro lenguaje sintético puede capturar información como: 'en septiembre de 2020, Francisco recibió veinte mil coronas danesas como guardia en un castillo en Elsinore' o 'durante su tercer año en el internado de secundaria, Hermione siguió cinco clases optativas'”, subrayan.

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Con los datos obtenidos, empezaron a trabajar en el modo Life2vec, el cual constó de dos etapas. La primera el modelo fue entrenado con simultaneidad y un lenguaje específico que lo obligó a usar representaciones simbólicas de forma contextual. Además, señalar el orden de predicción y los patrones de secuencia de la vida.

La investigación se centró en la población de entre 35 y 65 años. Entre los hallazgos determinaron que en términos de salud, edad y genero, el modelo funciona mejor en una población joven y permite predecir la mortalidad temprana.

También, apostaron a capturar matices de la personalidad: "La predicción de la mortalidad requiere que el modelo estime cómo los eventos individuales impactan los resultados futuros, mientras que la predicción de los matices de la personalidad extrae información de patrones a gran escala en las trayectorias".