El Modelo de IA que Predice la Mortalidad con una Precisión Asombrosa
En un desarrollo que parece sacado de una novela de ciencia ficción, un grupo de investigadores, bajo la dirección de Sune Lehmann de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), ha dado un paso significativo hacia la realización de lo que antes era solo especulación literaria. Han creado un modelo de inteligencia artificial denominado ‘life2vec’, con una impresionante capacidad de predecir la mortalidad inminente de una persona con un 78% de precisión, superando en un 11% a los modelos preexistentes.
IA que Predice la Mortalidad
Este avance, que se ha dado a conocer a través de un estudio publicado en la revista Nature Computational Science, es el resultado del análisis de un amplio conjunto de datos personales y sociodemográficos recogidos por Statistics Denmark, la agencia de estadísticas del gobierno danés. Se trata de información que abarca desde la educación y la salud hasta los ingresos y el empleo de cerca de 6 millones de individuos. La singularidad de esta investigación radica en la manera en que los datos vitales de los ciudadanos fueron codificados: transformados en lenguaje comprensible para la IA, permitiendo al modelo hacer predicciones con la misma agilidad que el famoso ChatGPT interpreta y genera texto.
Lehmann y su equipo se centraron en la mortalidad, especialmente en la población de 35 a 65 años, un rango etario donde la muerte es menos previsible y, por ende, más desafiante para las estadísticas. El enfoque del estudio fue singular: en lugar de analizar los datos en su conjunto, la IA enfrentaba el reto de predecir cuál de dos personas sería la que fallecería en un plazo de cuatro años. Esta metodología evitó que el modelo obtuviera una alta tasa de acierto simplemente al predecir que la mayoría de las personas no morirían, una predicción que habría sido estadísticamente segura dado el bajo índice de mortalidad en ese grupo de edad.
El estudio no solo demuestra cómo la IA puede utilizarse para prever aspectos críticos de la vida humana, sino que también proporciona una comprensión cuantitativa del comportamiento humano, algo que ha sido materia de debate durante años en el campo de las ciencias sociales. El modelo de IA, al evaluar y aprender de los criterios utilizados por la red neuronal para tomar sus decisiones, refleja conocimientos que coinciden con lo que ya se conoce en ciencias sociales: que hombres, personas con enfermedades mentales y operadores de maquinaria presentan mayores tasas de mortalidad, mientras que aquellos con ingresos altos y puestos de responsabilidad tienden a vivir más.
Además del análisis predictivo de la mortalidad, el modelo de ‘life2vec’ muestra potencial para ser aplicado en campos como la medicina preventiva y los tratamientos de salud. La detección temprana de riesgos podría llevar a intervenciones que alarguen y mejoren la calidad de vida de los individuos.
Sin embargo, el uso de esta tecnología no está exento de implicaciones éticas y dilemas de privacidad, especialmente cuando se considera la capacidad de las grandes corporaciones tecnológicas para desarrollar y aplicar modelos de IA con un nivel de precisión aún mayor. Especialistas como Lara Lloret del CSIC resaltan la importancia de este estudio no solo por su capacidad predictiva sino también por su enfoque metodológico, que revela los factores clave que influyen en las predicciones.
El futuro de esta tecnología podría incluir la transferencia de aprendizaje a otras sociedades, utilizando los conocimientos adquiridos en este estudio danés como base para entrenar sistemas similares en poblaciones con conjuntos de datos menos extensos. Sin embargo, especialistas en medicina preventiva y salud pública, como Javier del Águila, se muestran escépticos y subrayan la complejidad de realizar predicciones de salud, ya que la muerte puede ser un fenómeno más complicado de lo que se deduce de una enfermedad, y se necesitaría conocer un espectro más amplio de características.
Diego Ramiro, director del Instituto de Economía, Geografía y Demografía del CSIC, apunta a la innovación metodológica del estudio y cómo países como Dinamarca están avanzando en la reutilización de datos administrativos para analizar tendencias sociales y de salud.
Como reflexión final, Lehmann advierte sobre la necesidad de tener una discusión abierta.
También te puede interesar:
- OpenAI y Axel Springer, Forjando el Futuro de la Información con Inteligencia Artificial
- Gemini de Google Entre Innovación y Controversia, la Nueva Frontera de la IA
- Acuerdo pionero de la UE, estableciendo nuevos estándares en la regulación de la Inteligencia Artificial
Redacción team evolupedia
