La posibilidad de conocer la fecha de nuestra muerte es una idea frecuente en cualquier obra de ciencia-ficción. Pero la ficción comienza a hacerse realidad. Un equipo de investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), dirigido por Sune Lehmann, ha empezado a investigar este campo con resultados concretos: un modelo de IA, llamado 'life2vec', capaz de hacer predicciones sobre personas a partir de una inmensa base de datos. La tasa de aciertos es de un 78%, un 11% superior a los modelos actuales.
Todos los modelos predictivos actuales se basan en redes neuronales. Según sus responsables, este modelo de IA utiliza un conjunto de datos muy complejo sobre los eventos que suceden en la vida de las personas. Estos datos son convertidos en elementos de aprendizaje automáticos que permiten aventurar sucesos del futuro en la vida de esas personas.
Los analistas de la investigación, publicada en la revista Nature Computational Science, han trabajado con datos sobre educación, salud, ingresos, ocupación y otros acontecimientos de la vida de alrededor de seis millones de personas cuya información está registrada por el servicio estadístico del gobierno de Dinamarca.
La originalidad radica en que, en vez de usar datos en términos numéricos, se han traducido cada experiencia vital de los ciudadanos a palabras, de manera que este modelo de Lenguaje de Gran Tamaño, como se conoce esta opción de aprendizaje de la IA, pueda hacer predicciones similares a las de ChatGPT.
Uno de los parámetros que ha recibido más atención ha sido la predicción de la mortalidad de los individuos. Los autores se centraron en predecir la muerte cercana de una cohorte de personas entre 35 a 65 años, donde la mortalidad es difícil de predecir. Se dividió a las personas investigadas por parejas porque dificultaba la predicción, teniendo en cuenta que en ese rango de edad, hay pocos fallecimientos y habría un gran porcentaje de aciertos solo aventurando un 'no' por defecto. Con esta dificultad, la máquina ha sido capaz de acertar el 80% de los fallecimientos. Los datos comenzaron a tratarse en 2020.
Según los autores, este enfoque de aprendizaje automático puede ser muy valioso para tener una comprensión cuantitativa del comportamiento humano. El eterno debate de las ciencias sociales es si las vidas son predecibles para tomar decisiones de calado. En general, los datos revelan que los hombres mueren antes que las mujeres, que la enfermedad mental es un parámetro importante y que el nivel de ingresos y el tipo de trabajo también son relevantes.
Este nuevo modelo de la IA explora también una nueva vía para el análisis de los datos sociodemográficos. Los responsables de la herramienta aseguran que servirá para desentrañar cómo interaccionan en una vida los diferentes eventos de la realidad. Puede ser valioso para otros campos de investigación, particularmente en el área de la medicina. Una de sus aplicaciones directas sería en la prevención, el flanco más débil de la medicina alopática, la que hoy en día impera en los sistemas nacionales de salud.