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Le modèle d'IA qui « prédit la santé, les revenus et la mort des personnes » a été officiellement publié après une formation sur les données de 6 millions de personnes

WBOY
Libérer: 2024-01-04 20:37:58
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“算命”AI 问世:经 600 万人数据训练,可预测健康、收入和死亡

Le 26 décembre, des scientifiques ont créé un modèle d'IA « révélateur de bonne aventure » en obtenant un aperçu des données de vie de millions de personnes, qui peut prédire votre santé, vos revenus et votre décès avec une très grande précision.

Matthew Salganik, sociologue à l'Université de Princeton, a déclaré que si cette méthode peut s'avérer efficace dans différentes classes sociales, elle fournira aux spécialistes des sciences sociales une nouvelle façon d'analyser l'impact sur le destin personnel dans le cadre de l'interaction complexe de personnalité personnelle et événements

Cette IA "diseur de bonne aventure" s'appelle life2vec, qui examine plusieurs bases de données au Danemark, couvrant l'emploi, la santé de 6 millions de personnes et de nombreuses autres données, combinées à des éléments tels que le revenu, les prestations sociales, la position professionnelle et antécédents médicaux, puis convertis en expériences de vie grâce à un langage synthétique.

Un exemple : "Agnès a gagné 30 000 DKK alors qu'elle travaillait comme sage-femme dans un hôpital de Copenhague en août 2010."

“算命”AI 问世:经 600 万人数据训练,可预测健康、收入和死亡

“算命”AI 问世:经 600 万人数据训练,可预测健康、收入和死亡

L'équipe a utilisé les données de 2008 à 2016 pour former le modèle life2vec et les a comparées aux données de Statistiques Danemark. En prenant « mourrez-vous avant 2020 » comme point d'entrée, nous avons constaté que l'exactitude des résultats de prédiction atteignait 78 %

Grâce à la confirmation réussie du modèle life2vec, nous avons trouvé plusieurs facteurs qui augmentent le risque de décès prématuré, notamment faible revenu, diagnostic de santé mentale et plus encore. Les inexactitudes occasionnelles sont généralement dues à des événements imprévisibles, tels que des accidents ou des crises cardiaques

Veuillez trouver l'adresse de référence du papier sur ce site :

    Savcisens, G., Eliassi-Rad, T., Hansen,
  • L.K . et al. Utiliser des séquences d'événements de la vie pour prédire la vie humaine. Nat Comput Sci (2023).

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source:51cto.com
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