MADRID (EFE).— Una inteligencia artificial puede analizar datos sobre residencia, educación, ingresos, salud y condiciones de trabajo para predecir acontecimientos en la vida de las personas, incluso calcular las probabilidades de mortalidad prematura y los matices de la personalidad.
Un estudio que publica “Nature Computational Science” demuestra que, si se usa gran cantidad de datos para entrenar “modelos transformadores”, éstos pueden organizar la información y “predecir qué ocurrirá en la vida de una persona e incluso calcular el momento de su muerte”.
El proyecto reúne a científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad del Noreste (Estados Unidos), que analizaron datos de salud y vinculación al mercado laboral de seis millones de daneses en un modelo denominado life2vec. El equipo señala que este sistema está “rodeado de cuestiones éticas” y desafíos que deben entenderse “más profundamente antes de que el modelo pueda usarse”, por ejemplo, para evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad.
Tras entrenar el modelo mediante el aprendizaje de los patrones de los datos, encontraron que supera a otras redes neuronales avanzadas al predecir resultados como la personalidad y la posibilidad de la muerte “con gran precisión”, reportó la Universidad de Dinamarca a través de un comunicado.
Uso de la predicción
El sistema pudo predecir las probabilidades de que las personas de una cohorte de 35 a 65 años sobrevivieran durante los cuatro años siguientes al 1 de enero de 2016, y fue capaz de captar los matices de la personalidad mejor que los modelos más avanzados, superándolos al menos en un 11%, explicó “Nature Computational Science”.
El primer autor del artículo, Sune Lehmann, dijo que habían usado el modelo para saber hasta qué punto se pueden predecir eventos del futuro basándose en condiciones y eventos del pasado de las personas.
Las predicciones de life2vec son respuestas a preguntas generales como “¿muerte en cuatro años?”.
Los resultados de las respuestas son coherentes con los hallazgos existentes en las ciencias sociales; por ejemplo, en igualdad de condiciones, las personas en posición de liderazgo o con ingresos elevados tienen más probabilidades de sobrevivir. Life2vec codifica los datos en una estructura matemática y el modelo determina dónde colocarlos sobre el momento de nacimiento, la escolaridad, la educación, el salario, la vivienda y la salud.
“Lo apasionante es considerar la vida humana como una larga secuencia de acontecimientos, de forma similar a la manera en que una frase en un idioma consta de una serie de palabras”, manifestó Lehmann.
Los investigadores indican que life2vec está rodeado “de cuestiones éticas”, como la protección de datos confidenciales, la privacidad y el papel del sesgo en los datos. Además, “abre importantes perspectivas positivas y negativas que debatir y abordar políticamente”.
Estos desafíos deben entenderse más profundamente antes de que el modelo pueda usarse, por ejemplo, para evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad u otros acontecimientos vitales prevenibles.
Tecnologías similares para predecir acontecimientos vitales y comportamientos humanos ya se utilizan hoy en día en empresas tecnológicas que rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, trazan perfiles extremadamente precisos y los utilizan para predecir el comportamiento e influir en nosotros.
“Este debate debe formar parte de la conversación democrática para que consideremos adónde nos lleva la tecnología y si es una evolución que deseamos”, afirmó Lehmann.
El siguiente paso, según el equipo, sería incorporar otros tipos de información, como texto e imágenes, o sobre nuestras conexiones sociales. Este uso de los datos abre —según la nota— toda una nueva interacción entre las ciencias sociales y las de la salud.
De un vistazo
Cuestiones de ética
Los investigadores indican que life2vec está rodeado “de cuestiones éticas”, como la protección de datos confidenciales, la privacidad y el papel del sesgo en los datos.
A futuro
El siguiente paso, según el equipo, sería incorporar otros tipos de información, como texto e imágenes, o nuestras conexiones sociales. Este uso de los datos abre una nueva interacción entre las ciencias sociales y las de la salud.
Influencia
Tecnologías similares para predecir acontecimientos vitales y comportamientos humanos ya se utilizan hoy en empresas tecnológicas que rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, y lo emplean para predecir nuestro comportamiento e influirnos.