Według badania opublikowanego w czasopiśmie “Nature Computational Science”, sztuczna inteligencja, po analizie informacji o zdrowiu, zatrudnieniu i finansach sześciu milionów ludzi, jest w stanie prognozować ryzyko przedwczesnej śmierci.
Profesor Sune Lehmann Jorgensen i jego zespół badawczy wykorzystali dane dotyczące zdrowia, edukacji, dochodów i zatrudnienia 6 milionów osób w Danii. Analiza obejmowała okres od 2008 do 2020 roku.
Duża ilość danych z Danii posłużyła do trenowania modelu sztucznej inteligencji. Modele tego typu, np. ChatGPT, wykorzystują podobne podejście do stwierdzenia które słowo ma statystycznie największe prawdopodobieństwo, że pojawi się jako następne. Robi to na podstawie analizy ogromnej liczby przykładów. Zatem IA, która ma dostęp do tak dużej bazy danych jak informacje o obywatelach całego kraju, może stać się ważnym narzędziem. Dzięki danym obejmującym całą populację Danii, sztuczna inteligencja będzie bardziej precyzyjna w przewidywaniu ryzyka przedwczesnej śmierci. A przynajmniej zdecydowanie bardziej niż np. obecne modele stosowane np. w branży ubezpieczeniowej.
Life2vec to model sztucznej inteligencji, który analizuje życiową historię osób i stara się przewidzieć, co wydarzy się w ich przyszłości. Podczas eksperymentów został przeszkolony na danych z lat wcześniejszych, z wyłączeniem ostatnich czterech, które były zachowane do testów. Dane dotyczyły grupy osób w wieku od 35 do 65 lat, z których część zmarła w latach 2016–2020. Life2vec przewidywał, kto z grupy przeżyje, a kto umrze. Okazał się dokładniejszy o 11 proc. w porównaniu do istniejących modeli sztucznej inteligencji i tabel trwania życia stosowanych w ubezpieczeniach.
Profesor Jorgensen twierdzi, że model Life2vec ma potencjał do analizy danych zdrowotnych i społecznych. Ma on głównie zdolność do przewidywania problemów zdrowotnych i nierówności społecznych, które mogą się pojawić. Niemniej jednak istnieje ryzyko, że firmy mogą wykorzystać ten model w sposób negatywny.
Źródło: deon.pl