ИИ научился предсказывать время смерти людей

Статья «Использование последовательности жизненных событий для прогнозирования человеческих жизней» опубликована в журнале Nature Computational Science. Проект исследователей из Университета Копенгагена и Северо-Восточного университета в Бостоне показал, что модель машинного обучения типа «трансформер» можно использовать для прогнозирования событий в жизни людей. Модель отличается от других более масштабным распараллеливанием задач и не требует соблюдения последовательности в анализе данных. Она удачно подходит для упорядочивания данных и прогнозирования.

«Мы использовали модель для решения фундаментального вопроса: в какой степени мы можем предсказать события в вашем будущем, основываясь на условиях и событиях в вашем прошлом? С научной точки зрения нас интересует не столько сами предсказание, сколько те нюансы в информации, которые позволяют модели давать такие точные ответы», — рассказал участник исследования, профессор Сун Леманн.

Для эксперимента были использованы данные 6 миллионов датчан из баз Национального регистра пациентов (LPR) и Статистического управления Дании. Авторы исследования использовали последовательность событий в жизни людей подобно тому, как строится из слов предложение. Модель анализировала жизненный путь человека по месту его проживания, профессии, социальному статусу, полу, привычкам, данным медицинской карты, доходу и т. п.

Ученые отмечают, что для масштабного использования модели необходимо ответить на множество этических вопросов. В то же время широко распространенные механизмы оценки целевой аудитории для рекламы сегодня позволяют узнавать не меньше и давно используются. Следующим шагом стало бы включение в модель других типов информации, таких как текст и изображения или информацию о социальных связях человека.