Os cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU) afirmam que um novo e inovador sistema de inteligência artificial do tipo ChatGPT, treinado com base no historial de vida de mais de um milhão de pessoas, permite prever com grande precisão a vida das pessoas e o seu risco de morte prematura.
O modelo de IA foi treinado com base nos dados pessoais da população dinamarquesa e demonstrou prever as hipóteses de morte das pessoas do que qualquer outro sistema existente, afirmam os cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU).
No estudo, os investigadores analisaram os dados relativos à saúde e ao mercado de trabalho de 6 milhões de dinamarqueses recolhidos entre 2008 e 2020, incluindo informações sobre a educação dos indivíduos, visitas a médicos e hospitais, diagnósticos resultantes, rendimentos e profissão.
Os cientistas converteram o conjunto de dados em palavras para treinar um modelo linguístico chamado “life2vec”, semelhante à tecnologia subjacente a aplicações de Inteligência Artificial como o ChatGPT.
Depois do modelo de inteligência artificial compreender os padrões dos dados, este foi capaz de prever resultados como a personalidade e a hora da morte com elevada precisão. Os dados foram publicados na revista Nature Computational Science.
A investigação recolheu dados de um grupo de pessoas com idades compreendidas entre os 35 e os 65 anos, das quais metade morreu entre 2016 e 2020, e pediu ao sistema de IA que previsse quem viveria e quem morreria.
As previsões foram 11% mais exactas do que qualquer outro modelo, ou do que o método utilizado pelas companhias de seguros de vida para fixar o preço das políticas.
Neste estudo, para o primeiro autor, Sune Lehman, “o mais interessante é pensar na vida humana como uma longa sequência de acontecimentos, semelhante à forma como uma frase numa língua é constituída por uma série de palavras”, disse citado pela Independent.
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Com a utilização do modelo, os investigadores procuraram respostas para questões gerais, como as hipóteses de uma pessoa morrer dentro de quatro anos.
“Utilizámos o modelo para abordar a questão fundamental: até que ponto podemos prever acontecimentos no futuro com base em condições e acontecimentos do passado?”,
afirmou o Dr. Lehman.
A equipa descobriu que as respostas do modelo eram consistentes com as evidências existentes, de tal forma que, controlando todos os outros factores, as pessoas em posições de liderança ou com rendimentos elevados tinham mais probabilidades de sobreviver, e o facto de ser homem, ter estudos ou ter um diagnóstico de saúde mental estava associado a um maior risco de morte.
Em termos científicos, o mais impactante não é a previsão em si, mas os aspectos dos dados que permitem ao modelo dar respostas tão exactas, segundo análise de Lehman.
O modelo também pode prever com precisão os resultados de um teste de personalidade num subconjunto da população, uma vez que a estrutura permite aos investigadores identificar novos mecanismos potenciais que influenciam os resultados da vida e as oportunidades associadas para intervenções personalizadas.
Contudo, os cientistas alertam para o facto de o modelo não deve ser utilizado pelas companhias de seguros de vida devido a preocupações éticas, uma vez que a ideia do seguro é em si o desconhecimento sobre quem vai ser sofrer um acidente, morrer ou perder a mochila.
Por outro lado, os investigadores alertam para o facto de existirem outras questões éticas relacionadas com a utilização do life2vec, como a proteção de dados sensíveis, a privacidade e o papel da parcialidade nos dados.
O trabalho aqui apresentado é uma exploração do que é possível, mas só deve ser utilizado em aplicações do mundo real ao abrigo de regulamentos que protejam os direitos dos indivíduos.
Fonte Independent
