Un estudio publicado por Nature Computational Science explica c\u00f3mo es posible este c\u00e1lculo. Una inteligencia artificial puede analizar datos sobre residencia, educaci\u00f3n, ingresos, salud y condiciones de trabajo para predecir acontecimientos en las vidas de las personas, incluso estimar la probabilidad de mortalidad prematura o los matices de la personalidad.<\/p>\n\n\n\n
Un estudio que publica hoy Nature Computational Science demuestra que si se usa gran cantidad de datos para entrenar a \u201cmodelos transformadores\u201d, estos pueden organizar la informaci\u00f3n y \u201cpredecir qu\u00e9 ocurrir\u00e1 en la vida de una persona e incluso estimar el momento de su muerte\u201d.<\/p>\n\n\n\n
El proyecto re\u00fane a cient\u00edficos de la Universidad T\u00e9cnica de Dinamarca y la Universidad Northeastern (EE.UU.) que analizaron datos de salud y vinculaci\u00f3n al mercado laboral de seis millones de daneses en un modelo denominado life2vec.<\/p>\n\n\n\n
El equipo se\u00f1ala que este sistema est\u00e1 \u201crodeado de cuestiones \u00e9ticas\u201d y desaf\u00edos que deben entenderse \u201cm\u00e1s profundamente antes de que el modelo pueda usarse\u201d, por ejemplo, para evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad.<\/p>\n\n\n\n
Tras entrenar el modelo aprendiendo los patrones de los datos, demostraron que supera a otras redes neuronales avanzadas y predice resultados como la personalidad y la posibilidad de la muerte \u201ccon gran precisi\u00f3n\u201d, se\u00f1al\u00f3 la Universidad de Dinamarca en un comunicado.<\/p>\n\n\n\n
El sistema pudo predecir la probabilidad de que las personas de una cohorte de entre 35 y 65 a\u00f1os sobrevivieran durante los cuatro a\u00f1os siguientes al 1 de enero de 2016, o captar los matices de la personalidad mejor que los modelos m\u00e1s avanzados, super\u00e1ndolos en al menos un 11 %, explic\u00f3 Nature Computational Science.<\/p>\n\n\n\n
EL primer autor del art\u00edculo, Sune Lehmann, dijo que hab\u00edan usado el modelo para saber hasta qu\u00e9 punto se pueden predecir eventos del futuro bas\u00e1ndose en condiciones y eventos del pasado de las personas.<\/p>\n\n\n\n
Las predicciones de life2vec son respuestas a preguntas generales como \u2018\u00bfmuerte en cuatro a\u00f1os?\u2019<\/p>\n\n\n\n
Los resultados de las respuestas son coherentes con los hallazgos existentes en las ciencias sociales; por ejemplo, en igualdad de condiciones, las personas en posici\u00f3n de liderazgo o con ingresos elevados tienen m\u00e1s probabilidades de sobrevivir.<\/p>\n\n\n\n
Life2vec codifica los datos en una estructura matem\u00e1tica y el modelo decide d\u00f3nde colocarlos sobre el momento de nacimiento, escolaridad, educaci\u00f3n, salario, vivienda y salud. \u201cLo 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\u201d, asegur\u00f3 el investigador.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores indican que life2vec est\u00e1 rodeado \u201cde cuestiones \u00e9ticas\u201d, como la protecci\u00f3n de datos confidenciales, la privacidad y el papel del sesgo en los datos. Adem\u00e1s \u201cabre importantes perspectivas positivas y negativas que debatir y abordar pol\u00edticamente\u201d. Estos desaf\u00edos deben entenderse m\u00e1s 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.
Tecnolog\u00edas similares para predecir acontecimientos vitales y comportamientos humanos ya se utilizan hoy en d\u00eda en empresas tecnol\u00f3gicas que rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, nos trazan perfiles extremadamente precisos y los utilizan para predecir nuestro comportamiento e influir en nosotros.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEste debate debe formar parte de la conversaci\u00f3n democr\u00e1tica para que consideremos ad\u00f3nde nos lleva la tecnolog\u00eda y si es una evoluci\u00f3n que deseamos\u201d, afirm\u00f3 Lehmann. El siguiente paso, seg\u00fan el equipo, ser\u00eda incorporar otros tipos de informaci\u00f3n, como texto e im\u00e1genes, o sobre nuestras conexiones sociales. Este uso de los datos abre -seg\u00fan la nota- toda una nueva interacci\u00f3n entre las ciencias sociales y las de la salud.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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