{"id":8437,"date":"2023-12-19T14:40:41","date_gmt":"2023-12-19T14:40:41","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8437"},"modified":"2023-12-19T14:53:24","modified_gmt":"2023-12-19T14:53:24","slug":"danish-researchers-predict-the-risk-of-premature-death-with-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/12\/danish-researchers-predict-the-risk-of-premature-death-with-ai\/","title":{"rendered":"Ricercatori danesi prevedono il rischio di morte prematura utilizzando l'intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

Un sistema di intelligenza artificiale sviluppato utilizzando dati personali completi provenienti dalla Danimarca ha dimostrato una notevole precisione nel prevedere il rischio di morte di un individuo.\u00a0<\/b><\/p>\n

Questa AI, documentata in un <\/span>studio pubblicato su Nature Computational Science<\/span><\/a>\u00e8 stato creato da Sune Lehmann J\u00f8rgensen e dal suo team della Technical University of Denmark.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hanno analizzato un enorme set di dati che comprende numerosi fattori provenienti da tutta la popolazione danese, tra cui istruzione, visite mediche, diagnosi, reddito e dati sull'occupazione di sei milioni di individui tra il 2008 e il 2020.<\/span><\/p>\n

Questi dati sono stati poi trasformati in un formato adatto all'addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). T<\/span>l modello Life2vec del team esamina gli eventi della vita di una persona e prevede i probabili risultati futuri, in modo simile a come un LLM elabora il linguaggio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Per testare Life2vec, il team ha riservato gli ultimi quattro anni di dati e si \u00e8 concentrato sulle persone di et\u00e0 compresa tra i 35 e i 65 anni, met\u00e0 delle quali \u00e8 deceduta tra il 2016 e il 2020.<\/span><\/p>\n

Le previsioni di Life2vec sulle probabilit\u00e0 di sopravvivenza hanno superato i modelli di intelligenza artificiale esistenti e le tabelle di vita attuariali (utilizzate dal settore assicurativo) di circa 11%. \u00c8 stato utilizzato anche per prevedere i risultati della personalit\u00e0, dimostrando la capacit\u00e0 del modello di mappare gli input della societ\u00e0 su larga scala e i risultati a livello individuale.\u00a0<\/span><\/p>\n

J\u00f8rgensen immagina questo modello come uno strumento per l'individuazione precoce di problemi sanitari e sociali, potenzialmente in grado di aiutare i governi a ridurre le disuguaglianze sanitarie e sociali. Il modello scopre le relazioni tra mortalit\u00e0 e livello economico, lavorativo, di reddito e anno di nascita, fornendo un'altra strada per esplorare l'impatto di questi tipi di fattori macro-demografici sulla salute di un individuo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tuttavia, J\u00f8rgensen mette in guardia da un potenziale uso improprio del business, in particolare nel settore assicurativo, dove potrebbe interrompere il principio fondamentale della condivisione del rischio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se gli assicuratori usassero l'IA per determinare quando un individuo specifico \u00e8 pi\u00f9 a rischio di morte, si aprirebbe un complesso dibattito etico. Questo fa un po' il paio con gli altri usi predittivi dell'IA, come ad esempio <\/span>programmi di polizia predittiva<\/span><\/a>che hanno individuato individui come potenziali \"sospetti\" prima che commettessero un possibile crimine.\u00a0<\/span><\/p>\n

J\u00f8rgensen ha detto a questo proposito<\/span><\/a>\"\u00c8 chiaro che il nostro modello non dovrebbe essere utilizzato da una compagnia assicurativa, perch\u00e9 l'idea di assicurazione \u00e8 che, condividendo la mancanza di conoscenza di chi sar\u00e0 la persona sfortunata colpita da qualche incidente, o dalla morte, o dalla perdita dello zaino, possiamo in un certo senso condividere questo onere\".<\/span><\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n

Ecco ulteriori informazioni sugli obiettivi dello studio, sul suo approccio innovativo e sul suo funzionamento:<\/span><\/p>\n