Cientistas dinamarqueses desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial chamado life2vec, capaz de prever a expectativa de vida de uma pessoa com base na história de vida. De acordo com um estudo publicado na revista Nature Computational Science, o algoritmo acerta suas previsões em cerca de 78% dos casos.
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Para treinar o life2vec, os pesquisadores usaram um vasto conjunto de dados de mais de seis milhões de dinamarqueses registrados entre 2008 e 2016. Esses dados incluíam informações sobre rendimentos, profissões, local de residência, lesões e gravidezes, entre outros. O modelo foi alimentado com um vocabulário criado para interpretar eventos de vida, codificando eventos específicos como uma fratura no antebraço ou o trabalho em uma tabacaria.
O algoritmo mapeia a vida de um indivíduo com base em uma grande quantidade de fatores, permitindo que ele faça previsões comparativas. Ele aprendeu com esses dados a prever diversos aspectos da vida, incluindo a probabilidade de morte nos próximos anos.
Para testar a precisão do modelo, os cientistas usaram dados de mais de 2,3 milhões de pessoas com idades entre 35 e 65 anos, verificando a probabilidade de sobrevivência até quatro anos após 2016. Eles selecionaram um grupo de 100 mil pessoas, metade das quais haviam morrido após 2016, e o algoritmo acertou quem havia morrido com 78% de precisão.
Os resultados indicaram que homens e pessoas com problemas de saúde mental, como depressão e ansiedade, apresentavam maior risco de morte precoce. Por outro lado, pessoas em cargos de gestão ou com rendimentos mais altos tinham uma maior probabilidade de sobreviver.
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Sune Lehmann, principal autor do estudo e professor da Universidade Técnica da Dinamarca, destacou que a equipe está trabalhando para compartilhar os resultados de forma mais acessível, mas que isso exige mais pesquisas para garantir a privacidade dos dados.
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