Algoritmi inteligenți folosiți pentru a estima starea de sănătate și riscul de deces?

Cercetatori din Danemarca au folosit algoritmi puternici de învatare automata pentru a estima cu precizie anumite aspecte ale vietii oamenilor, inclusiv starea de sanatate si cât de devreme este posibil sa survina decesul unei persoane. Un studiu, publicat recent în revista Nature Computational Science, detaliaza modul în care un model de algoritm de învatare automata numit LIFE2VEC a prezis rezultatul vietii unei persoane si actiunile acesteia atunci când i s-au prezentat date foarte specifice despre ea. Cu aceste date, „putem face orice fel de predictie”, a declarat Sune Lehmann, autorul principal al studiului si profesor la Universitatea Tehnica din Danemarca. Cu toate acestea, cercetatorii noteaza ca este un „prototip de cercetare” si ca nu poate îndeplini nicio „sarcina din lumea reala” în forma sa actuala. Echipa a folosit date dintr-un registru national din Danemarca care detaliaza un grup divers de 6 milioane de persoane. Ei au inclus informatii din 2008 pâna în 2016 legate de aspecte majore ale vietii, cum ar fi educatia, sanatatea, veniturile si ocupatia. Cercetatorii au adaptat tehnicile de procesare a limbajului si au generat un vocabular pentru evenimentele vietii, astfel încât life2vec sa poata interpreta propozitii pe baza datelor, cum ar fi: „În septembrie 2012, Francisco a primit douazeci de mii de coroane daneze ca paznic la un castel din Elsinore” sau „În timpul celui de-al treilea an de gimnaziu la internat, Hermione a urmat cinci cursuri optionale”. Algoritmul a învatat apoi din aceste date, spune prof. Lehmann, si a fost capabil sa faca predictii despre anumite aspecte ale vietii oamenilor, inclusiv despre modul în care acestia ar putea gândi, simti si se comporta si chiar daca persoana respectiva ar putea muri în urmatorii ani. Pentru a estima cât de devreme ar putea muri o persoana, echipa a folosit date de la 1 ianuarie 2008 pâna la 31 decembrie 2015 privind o cohorta de peste 2,3 milioane de persoane cu vârste cuprinse între 35 si 65 de ani. Acest grup a fost selectat deoarece mortalitatea în acest interval de vârsta este mai dificil de prezis. Life2vec a folosit datele pentru a deduce probabilitatea ca o persoana sa supravietuiasca în cei patru ani de dupa 2016. „Pentru a testa cât de bun este [life2vec], alegem un grup de 100.000 de persoane în care jumatate supravietuiesc si jumatate mor”, a mentionat prof. Lehmann. Cercetatorii au stiut ce persoane au murit dupa 2016, dar algoritmul nu stia. Apoi, l-au pus la încercare. Ei au pus algoritmul sa faca predictii individuale cu privire la faptul daca cineva a trait sau nu dupa 2016. Rezultatele au fost impresionante: algoritmul a fost corect în 78- din cazuri. Life2vec a depasit, de asemenea, alte modele de ultima generatie si linii de baza cu cel putin 11-, prezicând cu mai multa acuratete rezultatele mortalitatii, se arata în raport. Persoanele de sex masculin au avut mai multe sanse sa moara. Faptul de a fi un individ calificat, cum ar fi un inginer, sau de a fi diagnosticat cu o problema de sanatate mintala, cum ar fi depresia sau anxietatea, a dus, de asemenea, la un deces mai devreme, au constatat cercetatorii. În timp ce a ocupa o pozitie manageriala sau a avea un venit ridicat i-a pus adesea pe indivizi în coloana „supravietuirii”. Cercetarea a avut însa câteva limitari. Experimentele nu au fost randomizate, iar cercetatorii nu au facut evaluarile „în-orb”, se mentioneaza în raport. Oamenii de stiinta danezi au analizat doar datele pe o perioada de opt ani si este posibil sa existe distorsiuni socio-demografice în esantionare, chiar daca fiecare persoana din Danemarca apare în registrul national. „Daca cineva nu are un salariu - sau alege sa nu se implice în sistemele de sanatate - nu avem acces la datele sale”, au precizat ei. Studiul a fost realizat într-o tara bogata, care are o infrastructura si un sistem de asistenta medicala puternice, mai noteaza autorii. Nu este clar daca concluziile life2vec pot fi aplicate si în alte tari, având în vedere diferenta economica si sociala dintre ele. Prof. Lehmann spune ca s-a lucrat foarte mult la algoritm, în special sub impulsul companiilor de asigurari. Specialistii remarca însa faptul ca life2vec nu prezice la ce vârsta va muri o persoana sau cum. De exemplu, un algoritm nu poate prezice daca o persoana va fi ucisa într-un accident de masina. Cu toate astea, echipa se asteapta ca modele de predictie mai avansate sa apara în doar cinci ani. Baze de date mai mari, vor oferi sugestii despre ce sa faci pentru a-ti prelungi viata, spun ei.