{"id":155,"date":"2023-12-18T19:46:46","date_gmt":"2023-12-18T22:46:46","guid":{"rendered":"http:\/\/cliknews.com.ar\/?p=155"},"modified":"2023-12-18T19:46:46","modified_gmt":"2023-12-18T22:46:46","slug":"la-inteligencia-artificial-capaz-de-predecir-la-muerte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cliknews.com.ar\/?p=155","title":{"rendered":"La inteligencia artificial capaz de predecir la muerte"},"content":{"rendered":"

Crean una inteligencia artificial capaz de predecir la muerte de una persona para los pr\u00f3ximos cuatro a\u00f1os de su vida<\/em><\/p>\n

Este sistema, bautizado como ‘life2vec’, tambi\u00e9n es capaz de vaticinar aspectos sobre la personalidad de la gente, como su grado de sociabilidad<\/p>\n

Sus creadores buscan probar la capacidad de estas nuevas tecnolog\u00edas para pronosticar aspectos sociales de gran calado.<\/p>\n

Que las m\u00e1quinas son capaces de hacer predicciones m\u00e1s cada vez m\u00e1s precisas es un hecho: diariamente se conocen nuevos ejemplos de c\u00f3mo los sistemas basados en\u00a0inteligencia artificial\u00a0son m\u00e1s eficaces para tareas que van desde aparcar tu coche hasta realizar un diagn\u00f3stico m\u00e9dico. Todas estas aplicaciones han avivado el debate de c\u00f3mo las nuevas tecnolog\u00edas podr\u00edan irrumpir en procesos cotidianos y c\u00f3mo las consecuencias que se exploran en las pel\u00edculas de ciencia ficci\u00f3n pueden no estar tan lejos de nuestra realidad.<\/p>\n

Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad T\u00e9cnica de Dinamarca ha querido demostrar el poder de estos nuevos modelos predictivos con un asunto, cuanto menos, pol\u00e9mico, aunque bien estudiado: la muerte. En concreto, su sistema, bautizado como ‘life2vec’, tiene capacidad de predecir con un 78% de precisi\u00f3n el fallecimiento de una persona en los pr\u00f3ximos cuatro a\u00f1os introduciendo informaci\u00f3n sobre sus estudios, empleo o datos m\u00e9dicos. Y no queda ah\u00ed, ya que su algoritmo tambi\u00e9n puede analizar rasgos de la personalidad de las personas, como el grado de sociabilidad, la autoestima o la vitalidad. Los resultados acaban de publicarse en la revista “Nature Computational Science”<\/em>.<\/p>\n

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Predecir la muerte<\/h3>\n<\/div>\n

Los cient\u00edficos llevan debatiendo desde hace a\u00f1os si se pueden predecir con fiabilidad aspectos de la vida humana. Hasta ahora, aunque se sabe que existen factores sociodemogr\u00e1ficos que desempe\u00f1an un papel importante en el devenir de nuestros futuros, los modelos predictivos -al menos los p\u00fablicos- no han sido todo lo precisos que cabr\u00eda esperar. En base a este reto, el equipo dirigido por Sune Lehmann se plante\u00f3 crear un algoritmo m\u00e1s preciso que pudiese “construir trayectorias de vida humanas individuales”<\/em>.<\/p>\n

\u00abAunque suene extra\u00f1o, realmente no est\u00e1bamos interesados en las predicciones\u00bb, explica a ABC Lehmann, primer autor del art\u00edculo. \u00abElegimos el tema de predecir la muerte porque es un problema en el que ha trabajado mucha gente y eso significa que sabemos m\u00e1s sobre qu\u00e9 esperar… Y que, si lo consegu\u00edamos, est\u00e1bamos compitiendo contra otros muchos algoritmos\u00bb, dice.<\/p>\n

Para conseguirlo, se fijaron en los modelos de lenguaje como\u00a0ChatGPT: igual que estos sistemas establecen relaciones entre palabras para ‘responder’ a su interlocutor, el modelo de Lehmann utiliza acontecimientos relacionados con la salud, el trabajo o los estudios para predecir el futuro de sus vidas. \u00abAl igual que en el lenguaje, donde el orden de las palabras es muy importante, tambi\u00e9n lo es el orden de los acontecimientos en las vidas humanas. En el contexto de Estados Unidos, por ejemplo, importa mucho si consigues un trabajo con un seguro sanitario y luego te enfermas; es diferente si enfermas por primera vez sin tener esta clase de cobertura\u00bb, indica el investigador.<\/p>\n

El equipo se bas\u00f3 en modelos de transformadores para encontrar patrones en el lenguaje. Esos patrones y relaciones entre acontecimientos de la vida est\u00e1n codificados en espacios matem\u00e1ticos. \u00abLos llamamos espacios de incrustaci\u00f3n -se\u00f1ala Lehmann-. Aprendemos la estructura de esos espacios observando las secuencias de vida de muchos millones de individuos. Bas\u00e1ndonos en estos espacios, podemos hacer predicciones precisas de los acontecimientos de la vida\u00bb, explica.<\/p>\n

‘Alimentaron’ sus modelos con datos sobre educaci\u00f3n (por ejemplo, si hab\u00edan cursado estudios superiores o en qu\u00e9 universidad), salud (utilizando registros m\u00e9dicos que detallaban enfermedades, ingresos ambulatorios o tratamientos), ocupaci\u00f3n (y cambios de trabajo) y otros datos sobre acontecimientos de la vida de alrededor de seis millones de personas de un registro nacional de Dinamarca entre los a\u00f1os 2008 y 2020. Sin embargo, a ‘life2vec’ s\u00f3lo se la aliment\u00f3 con informaci\u00f3n de personas en el rango de edad de 35 a 65 a\u00f1os comprendida entre los a\u00f1os 2008 y 2015 con el objetivo de comprobar si sus predicciones se correspond\u00edan con la realidad (reflejados en los datos de 2016 a 2020).<\/p>\n

La m\u00e1quina arroj\u00f3 en sus pron\u00f3sticos de vida una precisi\u00f3n del 78%, si bien este dato tiene ‘truco’. \u00abPara nuestra poblaci\u00f3n relativamente joven, muy pocas personas mueren, por lo que si simplemente seleccion\u00e1ramos personas al azar, la tasa de muerte ser\u00eda muy baja\u00bb, se\u00f1ala Lehmann. \u00abPor lo tanto, cuando hacemos predicciones, para que las cosas sean m\u00e1s justas, equilibramos la muestra de modo que la mitad sobreviva y la otra mitad muera. De esa manera, una suposici\u00f3n aleatoria tendr\u00eda una precisi\u00f3n del 50%. Es en ese escenario que tenemos como resultado un 78%\u00bb, explica.<\/p>\n

Por otro lado, la m\u00e1quina tambi\u00e9n tiene el h\u00e1ndicap de que no es capaz de predecir las muertes accidentales, que son \u00abm\u00e1s o menos imposibles de predecir\u00bb, indica el autor.<\/p>\n

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C\u00f3mo son las personas seg\u00fan el sistema<\/h3>\n<\/div>\n

El sistema tambi\u00e9n se utiliz\u00f3 para predecir rasgos de la personalidad. Por ejemplo, para saber si alguien es introvertido o extrovertido, teniendo en cuenta preguntas que ten\u00edan que ver con la autoestima social, a la audacia social (sentirse c\u00f3modo en entornos sociales diversos), a la sociabilidad o disfrute de las interacciones sociales y, finalmente, evaluando la vitalidad (que incluye entusiasmo y energ\u00eda general).<\/p>\n

L\u00f3gicamente, estos datos no eran tan f\u00e1ciles de comprobar como los de la mortalidad, por lo que usaron la informaci\u00f3n del Panel Dan\u00e9s de Personalidad y Comportamiento Social (POSAP, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/em> para evaluar los resultados. \u00abEn este caso, solo se hicieron predicciones para este grupo\u00bb, dice Lehmann, quien aclara que, en el caso de la muerte, el algoritmo podr\u00eda ser utilizado para cualquier persona, a pesar de que solo fue alimentado con datos de poblaci\u00f3n danesa. En cuanto a la precisi\u00f3n del algoritmo para vaticinar personalidades, los resultados fueron tambi\u00e9n positivos: ‘life2vec’ consigui\u00f3 superar a otros sistemas parecidos al menos en un 11%.<\/p>\n

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Implicaciones \u00e9ticas<\/h3>\n<\/div>\n

El equipo sabe que su sistema conlleva una serie de reflexiones \u00e9ticas y que no puede ser utilizado, al menos de momento, para determinados escenarios. \u00abEste trabajo nunca deber\u00eda usarse en el \u00e1mbito de los seguros, por ejemplo. Toda la idea del seguro se basa en la idea de compartir el riesgo entre muchas personas. Si un mill\u00f3n de personas se re\u00fanen, no saben qui\u00e9n va a enfermar, por lo que todos pueden pagar una peque\u00f1a cantidad a un gran fondo compartido y los pocos que tienen la mala suerte de enfermarse gravemente desde el principio pueden recurrir al fondo para obtener ayuda. Como no sabemos qui\u00e9n se va a enfermar, es un buen negocio. Si pudi\u00e9ramos saber con anticipaci\u00f3n qui\u00e9n se enfermar\u00eda, socavar\u00eda toda la idea del seguro\u00bb, explica. Se\u00f1ala, adem\u00e1s, que existen muchas cuestiones relacionadas con la privacidad o los prejuicios \u00abque deben resolverse antes de utilizarlo en la pr\u00e1ctica\u00bb.<\/p>\n

Sin embargo, Lehmann defiende que su algoritmo podr\u00eda ser muy \u00fatil, por ejemplo, en el \u00e1mbito de la atenci\u00f3n sanitaria y la medicina. \u00abUn diagn\u00f3stico temprano podr\u00eda disminuir la gravedad de muchas enfermedades\u00bb, sostiene, aunque aboga por un estudio previo de las consecuencias o c\u00f3mo utilizarlo de manera responsable.<\/p>\n

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