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Un approccio basato sull’apprendimento automatico è emerso come strumento efficace per predire con elevata precisione vari aspetti della vita umana, tra cui la probabilità di mortalità precoce e le sottigliezze della personalità. Il modello, dettagliatamente illustrato in uno studio pubblicato su Nature Computational Science, presenta il potenziale per offrire una comprensione quantitativa del comportamento umano.

La questione relativa alla prevedibilità della vita umana è stata a lungo oggetto di dibattito tra gli scienziati sociali. Sebbene i fattori sociodemografici che svolgono un ruolo cruciale nelle vite umane siano ben compresi, fino ad ora non è stato possibile predire con precisione gli esiti riguardanti la fine della vita.

Come l’intelligenza artificiale calcola l’aspettativa di vita

Attraverso l’utilizzo di dati riguardanti istruzione, salute, reddito, occupazione e altri eventi di vita provenienti da un registro nazionale danese comprendente circa sei milioni di persone, il professor Sune Lehmann, associato di reti sociali presso l’ETH di Zurigo, insieme al suo team, ha sviluppato un approccio basato sull’apprendimento automatico per creare traiettorie di vita individuali.

Gli studiosi hanno integrato tecniche di elaborazione del linguaggio umano all’interno del modello, consentendo la creazione di un vocabolario che rappresenta gli eventi della vita in modo simile ai modelli linguistici che catturano le relazioni complesse tra le parole.

Il modello, chiamato life2vec, stabilisce connessioni intricate tra concetti quali diagnosi di salute, residenza, reddito, codificando le vite individuali in una rappresentazione vettoriale compatta. Tale rappresentazione costituisce la base per la previsione degli esiti della vita.

I ricercatori hanno dimostrato che il modello è in grado di predire la mortalità precoce, fornendo proiezioni attendibili sulla sopravvivenza di individui di età compresa tra 35 e 65 anni nei quattro anni successivi al primo gennaio 2016. Il modello ha superato modelli avanzati nel cogliere le sfumature della personalità, con un miglioramento della precisione di almeno l’11%.

Questi risultati indicano che, mediante la rappresentazione dettagliata delle connessioni tra dati sociali e sanitari, è possibile prevedere con precisione gli esiti della vita. Gli autori sottolineano, tuttavia, che la loro ricerca costituisce un’esplorazione delle possibilità e dovrebbe essere implementata solo in contesti che rispettino rigorosamente i diritti individuali.

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