Dänische Forscher an der Danmarks Tekniske Universitet (DTU) haben Life2Vec eingeführt, ein künstliches Intelligenzmodell, das dem Transformatormodell von OpenAI ähnelt. Aufbauend auf der traditionellen sprachbasierten Datenverarbeitung untersucht Life2Vec Abfolgen wichtiger Lebensereignisse, um die Persönlichkeit eines Individuums und vor allem seine voraussichtliche Lebenserwartung vorherzusagen. Das als „KI-basierter Sterberechner“ bezeichnete Modell behauptet eine beeindruckende Genauigkeit von 78 % bei der Vorhersage des Todeszeitpunkts auf der Grundlage des Lebensverlaufs einer Person.
Life2Vec-Lebensdauervorhersage – Ein revolutionärer Sprung in der prädiktiven Analyse
Life2Vec, entwickelt an der DTU, stellt einen bedeutenden Durchbruch in der prädiktiven Analytik dar und verspricht transformative Anwendungen im Gesundheitswesen. Das Tool verarbeitet mehrere Datensätze, die die gesamte Bevölkerung Dänemarks umfassen, einschließlich Krankengeschichte, Bildung, Beschäftigungsdetails, Einkommen und Familienstand.
Laut Professor Sune Lehmann Jørgensen von der DTU zielt Life2Vec darauf ab, unser Verständnis wichtiger Ereignisse im menschlichen Leben zu verbessern, mit vielversprechenden Anwendungen in der Medizin. Die Fähigkeit des Modells, bestimmte Krankheiten zu erkennen, öffnet die Tür für rechtzeitige und möglicherweise lebensrettende Interventionen.
Life2Vec verwendet ähnliche Methoden wie Language Modeling Models (LLM) wie ChatGPT und Gemini von Google LLC. Anstatt sich mit Textdaten zu befassen, befasst sich Life2Vec mit den Details von Lebensereignissen. Im Anfangsstadium konzentrierte man sich hauptsächlich auf Sterblichkeitsprognosen und nutzte dabei den umfangreichen Datenfluss von Versicherungsinstituten.
Mithilfe einer strengen Methodik haben die Forscher den Algorithmus akribisch mit einem großen Datensatz angereichert, der Details über das Leben von Tausenden von Personen zusammenfasst, die zwischen 2008 und 2016 eine Krankenversicherung hatten. Der Algorithmus wiederum zeigte eine bemerkenswerte Genauigkeitsrate von 78 % seine Vorhersagen über die Überlebensergebnisse dieser Personen ab dem Jahr 2020 und bestätigt die Robustheit seiner Vorhersagefähigkeiten.
Jenseits von Sterblichkeitsvorhersagen: LLM-Beherrschung von Vektordarstellungen und Einbettungsräumen
Das Modell wandelt Lebensereignisse in Vektordarstellungen innerhalb von Inklusionsräumen um. Diese jedem Ereignis zugewiesenen digitalen Werte ermöglichen es Life2Vec, Ereignisse zu klassifizieren und Verbindungen zwischen ihnen herzustellen.
Dies bildet die Grundlage für genaue Vorhersagen unter Berücksichtigung der Abfolge und Einzelheiten jedes Lebensereignisses. Wir berücksichtigen Fälle, in denen Details wie Franciscos monatlicher Verdienst von 20.000 Kronen im Jahr 2012 während seiner Arbeit als Wachmann auf Schloss Kronborg in Helsingör oder Hermines akademische Studien an der High School mit fünf verschiedenen A-Level-Fächern als Einbettungen kodiert werden, was genaue Vorhersagen ermöglicht.
Während der Schwerpunkt zunächst auf Sterblichkeitsvorhersagen lag, weisen die Forscher darauf hin, dass die Fähigkeiten von Life2Vec über diesen Bereich hinausgehen. Das Potenzial des Modells, verschiedene Aspekte der menschlichen Gesellschaft vorherzusagen, stellt nur den Anfang einer umfassenderen Anstrengung dar, künstliche Intelligenz für soziale Vorhersagen zu nutzen. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz werden sich die Anwendungen von Life2Vec weiterentwickeln und unser Verständnis und unsere Vorhersage menschlichen Verhaltens revolutionieren.
Zusammenfassend stellt die Präsentation von Life2Vec einen bahnbrechenden Schritt in der prädiktiven Analytik dar, insbesondere bei der Vorhersage der menschlichen Lebensspanne mit einer bemerkenswerten Genauigkeit von 78 %. Die Auswirkungen auf Gesundheits- und Sozialprognosen sind enorm und eröffnen neue Wege für die Früherkennung und Intervention von Krankheiten. Da wir an der Schwelle dieses technologischen Fortschritts stehen, stellt sich die Frage: Wie wird Life2Vec unseren Ansatz zum Verständnis und zur Vorhersage der Komplexität des menschlichen Lebens und der Gesellschaft verändern?