MADRID (EFE) — La inteligencia artificial puede predecir acontecimientos en la vida de las personas, analizando datos como el lugar de residencia, la educación, los ingresos, la salud y las condiciones laborales, y calculando la probabilidad de muerte prematura y los matices de la personalidad.
Según un estudio publicado en Nature Computational Science, si se entrena un modelo de transformación a partir de grandes cantidades de datos, éste puede organizar la información, predecir lo que ocurrirá en la vida de una persona e incluso calcular el momento de su muerte.
En el proyecto participaron científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad Northeastern (EE.UU.), que analizaron datos sobre la salud y el mercado laboral de seis millones de daneses en un modelo llamado life2vec. El equipo observó que el sistema está rodeado de problemas y desafíos éticos, que es preciso comprender mejor antes de que el modelo pueda utilizarse, por ejemplo, para evaluar el riesgo de enfermedad de un individuo.
El aprendizaje de patrones en los datos y el entrenamiento del modelo demostraron que superaba a otras redes neuronales avanzadas en la predicción de resultados como la personalidad y la probabilidad de muerte con gran precisión, informó la Universidad de Dinamarca en un comunicado.
Uso de las predicciones
El sistema fue capaz de predecir la probabilidad de supervivencia de las personas de la cohorte de 35 a 65 años en los cuatro años posteriores al 1 de enero de 2016, captando los matices de la personalidad mejor que los modelos más avanzados.
Según el autor principal del artículo, Sunay Rehman, utilizaron el modelo para ver hasta qué punto podía predecir acontecimientos futuros basándose en las circunstancias y acontecimientos pasados de las personas.
Las predicciones de life2vec eran respuestas a preguntas habituales como “¿moriré dentro de cuatro años?”.
Los resultados de las respuestas concuerdan con los hallazgos existentes en las ciencias sociales. Por ejemplo, las personas en puestos de liderazgo o con mayores ingresos tienen más probabilidades de sobrevivir, en igualdad de condiciones. life2vec codifica los datos en estructuras matemáticas para determinar dónde sitúa el modelo la hora de nacimiento, la escolarización, la educación, el salario, la vivienda y la salud.
Lo emocionante, dice Lehmann, es que considera la vida humana como una larga secuencia de acontecimientos, similar a la forma en que una frase en un idioma se compone de una serie de palabras.
Los investigadores señalan que life2vec está rodeado de cuestiones éticas como la protección de datos sensibles, la privacidad y el papel de los sesgos en los datos. También abre importantes perspectivas positivas y negativas que deben debatirse y abordarse políticamente.
Estas cuestiones deben comprenderse mejor antes de que el modelo pueda utilizarse, por ejemplo, para evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad o un acontecimiento vital evitable.
Las empresas tecnológicas que rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, crean perfiles muy precisos y los utilizan para predecir e influir en nuestra conducta ya emplean técnicas similares para predecir acontecimientos vitales y comportamientos humanos.
Este debate debe formar parte de una conversación democrática sobre adónde nos lleva la tecnología y si es la evolución que deseamos, afirma Lehmann.
El siguiente paso, según el equipo de investigación, es incorporar otros tipos de información, como texto, imágenes o conexiones sociales. El uso de estos datos creará una interacción totalmente nueva entre las ciencias sociales y las de la salud.
