La inteligencia artificial (IA) puede usar datos sobre el lugar de residencia, la educación, los ingresos, la salud y el trabajo de las personas para predecir eventos en sus vidas, como la probabilidad de morir prematuramente o tener ciertos rasgos de personalidad.

Así lo muestra un informe publicado en Nature Computational Science, que explica cómo entrenar “modelos transformadores” con grandes cantidades de datos para que puedan ordenar la información y anticipar lo que le puede pasar a una persona, incluso el momento de su muerte.

El estudio lo realizaron científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad Northeastern (EE.UU.), que usaron datos de salud y carreras profesionales de seis millones de daneses en un modelo llamado life2vec.

Pero el equipo advierte que este sistema tiene “cuestiones éticas” y retos que hay que entender mejor antes de pensar en aplicarlo, sobre todo en evaluaciones de riesgos de enfermedades u otros eventos vitales.

Tras entrenar el modelo para que detectara patrones en los datos, los investigadores comprobaron que era mejor que otras redes neuronales avanzadas, prediciendo con mucha precisión resultados como la personalidad y la probabilidad de muerte. El modelo pudo estimar la supervivencia de personas entre 35 y 65 años durante los cuatro años posteriores al 1 de enero de 2016, así como capturar matices de la personalidad con un rendimiento al menos un 11 % mayor que otros modelos avanzados, según Nature Computational Science.

El primer autor del artículo, Sune Lehmann, dijo que usaron el modelo para evaluar hasta qué punto se pueden anticipar eventos futuros basándose en las condiciones y eventos pasados de las personas.

Los resultados de las predicciones de life2vec responden a preguntas generales como “¿muerte en cuatro años?” y son consistentes con hallazgos anteriores en ciencias sociales, como la mayor probabilidad de supervivencia en personas con puestos de liderazgo o ingresos altos en condiciones similares.

“Lo apasionante es considerar la vida humana como una larga secuencia de acontecimientos, de forma similar a como una frase en un idioma consta de una serie de palabras”, aseguró el investigador.

A pesar de estos logros, los científicos enfatizan que life2vec plantea cuestiones éticas, como la protección de datos, la privacidad y los sesgos en la información. Creen que hace falta un debate político para tratar tanto las posibles implicaciones positivas como negativas de esta tecnología. El siguiente paso, según el equipo, sería la incorporación de otros tipos de datos, como texto e imágenes, o información sobre conexiones sociales, abriendo nuevas posibilidades de interacción entre las ciencias sociales y de la salud.

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