Det här AI-verktyget life2vec kan möjligtvis förutsäga din död

Det verkar som att life2vec-modellen är utformad för att vara tillgänglig för akademiska forskare och kan användas för att göra prognoser om olika aspekter av en persons liv.

En ny AI modell kallad life2vec kan göra allmänna förutsägelser om människors liv inklusive dödlighet, internationella flyttningar och personlighetsegenskaper. Modellen är baserad på maskininlärning och använder data från miljontals danska medborgare för att göra sina prognoser. Studien visar att modellen är över 78 procent korrekt när det gäller att förutsäga dödlighet under en fyraårsperiod och den överträffar andra prediktionsmetoder.

Life2vec kan också förutsäga om människor kommer att flytta utomlands med cirka 73 procents noggrannhet och kan koppla personlighetsegenskaper till livshändelser. Det finns dock vissa begränsningar och etiska överväganden när det gäller användningen av denna AI-modell.

Vilka data användes för att utveckla och testa life2vec-modellen?

För att utveckla och testa life2vec-modellen användes data från miljontals danska medborgare, inklusive information om födelsedatum, kön, anställning, plats och användning av landets hälsovårdssystem. Modellen baseras på maskininlärning och använder sig av dessa data för att göra sina prognoser.

Hur kan denna AI-modell användas inom hälso och sjukvård?

Denna AI-modell kan användas inom hälso- och sjukvård för att göra prognoser om dödlighet och för att undersöka sambandet mellan olika hälsofaktorer och livslängd. Modellen kan också finjusteras för att göra förutsägelser om populationens riskfaktorer för sällsynta sjukdomar och för att utforska hur relationer påverkar livskvaliteten.

För att få bättre insikt och förståelse kring användningen av denna typ av modell är det värt att undersöka ytterligare kunskap och forskning om hur AI och data science-algoritmer kan förutspå förväntad livslängd och hur dessa modeller kan implementeras inom vården. Det är också av betydelse att undersöka på vilket sätt användningen av dessa modeller kan påverka kliniska beslutsprocesser och utfallet för patienter.

  • Människoliv representeras som händelsesekvenser, och naturliga språkbehandlingstekniker används för att undersöka utvecklingen och förutsägbarheten av människoliv baserat på detaljerade händelsesekvenser.
  • Life2Vec utnyttjar en omfattande registerdatauppsättning för Danmark över flera år, som inkluderar detaljerad information om livshändelser relaterade till hälsa, utbildning, yrke, inkomst, adress och arbetstider, registrerad med daglig upplösning.
  • Life2Vec skapar inbäddningar av livshändelser i ett enda vektorutrymme, vilket visar att detta inbäddningsutrymme är robust och mycket strukturerat.
  • Modellerna av Life2Vec tillåter förutsägelse av olika utfall, allt från tidig dödlighet till personlighetsnyanser, som överträffar toppmoderna modeller med stor marginal.
  • Metoder för att tolka modeller för djupinlärning används för att förstå de faktorer som möjliggör förutsägelser av Life2Vec.
  • Life2Vec är en maskininlärningsmodell som kodar sekvenser av livshändelser till vektorrepresentationer, lär sig mönster från händelsesekvenserna och gör förutsägelser om olika livsresultat baserat på dessa sekvenser.
  • Life2Vec är utbildad på ett stort danskt befolkningsregisterdatauppsättning som innehåller detaljerade longitudinella register över viktiga livshändelser för miljoner danska medborgare under flera år, inklusive händelser som yrken, inkomster, adresser och hälsotillstånd.
  • Life2Vec kan förutsäga en mängd olika utfall såsom dödlighetsrisk, framtida inkomst, utbildningsprestationer, yrken, hälsotillstånd, personlighetsdrag och mer.
  • Life2Vec uppnår toppmoderna prestanda och överträffar avsevärt tidigare modeller, med en noggrannhet som varierar per förutsägelseuppgift från 70-90 %.
  • Onlinedemon för Life2Vec kommer inte åt eller ansluter till någon privat användardata och fungerar endast som ett exempel på gränssnittet för att visa upp Life2Vecs möjligheter.
  • Modellen kan bara göra förutsägelser baserat på sekvenser som den har sett tidigare under träning.

scientificamerican.com

psychologytoday.com

sciencedirect.com

Leave a Reply

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *