La inteligencia artificial tiene el potencial de analizar diversos datos, como residencia, educación, ingresos, salud y condiciones laborales, para prever eventos significativos en la vida de las personas.
Esto incluye la capacidad de estimar la probabilidad de mortalidad prematura y también de identificar matices de la personalidad, según un estudio publicado en Nature Computational Science.
El proyecto, desarrollado por científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad Northeastern de EU, utilizó datos de salud y participación en el mercado laboral de seis millones de daneses en un modelo denominado life2vec.
Aunque los investigadores destacan el potencial del sistema, reconocen que presenta cuestiones éticas y desafíos que deben abordarse antes de su aplicación práctica, especialmente en términos de la evaluación de riesgos de enfermedades individuales.
Tras el entrenamiento del modelo con patrones de datos, se demostró que supera a otras redes neuronales avanzadas al predecir con precisión la personalidad y la probabilidad de muerte.
En particular, pudo anticipar la supervivencia de personas entre 35 y 65 años durante los cuatro años siguientes al 1 de enero de 2016, superando a modelos más avanzados en al menos un 11%.
Sune Lehmann, primer autor del estudio, señaló que el modelo se utilizó para explorar hasta qué punto se pueden prever eventos futuros basándose en las condiciones y eventos pasados de las personas.
El sistema de predicción de life2vec responde a preguntas generales, como ‘¿muerte en cuatro años?’, y codifica datos en una estructura matemática que representa la vida humana como una secuencia de eventos.
A pesar de sus prometedoras capacidades, los investigadores resaltan preocupaciones éticas, incluida la protección de datos confidenciales y la privacidad, subrayando la necesidad de un debate político sobre el uso de esta tecnología.
Además, destacan que tecnologías similares ya se utilizan en empresas tecnológicas para predecir comportamientos humanos, lo que plantea cuestiones cruciales sobre la dirección deseada de la evolución tecnológica.
El siguiente paso del equipo consistiría en incorporar otros tipos de información, como texto e imágenes, para expandir la interacción entre las ciencias sociales y las de la salud.
