KI-Modell sagt Todesfälle vorher: Studie der Technischen Universität Dänemark und Northeastern University Boston
Ein KI-Modell könnte in der Lage sein, zukünftige Todesfälle vorherzusagen, wie eine aktuelle Studie von Wissenschaftlern der Technischen Universität Dänemark und der Northeastern University in Boston zeigt. Diese KI-Modelle haben die Fähigkeit, komplexe Verbindungen in schwierigen Daten zu erkennen, was in verschiedenen Bereichen wie der Wettervorhersage, der Materialforschung oder der Arzneimittelentwicklung äußerst nützlich sein kann.
Für ihre Studie hatten die Forscher Zugriff auf Informationen von etwa sechs Millionen Einwohnern Dänemarks im Zeitraum von 2008 bis 2020. Diese Daten umfassten Angaben zu Wohnort, Bildung, Beruf, Einkommen, Sozialleistungen sowie medizinische Informationen zu Arztbesuchen, Diagnosen und dem Schweregrad von Erkrankungen. Die vertraulichen Informationen wurden von der staatlichen Organisation Danmarks Statistik bereitgestellt.
Das Ziel der Wissenschaftler war es herauszufinden, in welchem Umfang zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von vergangenen Bedingungen und Ereignissen vorhergesagt werden können. Besonderes Interesse galt den spezifischen Merkmalen der Daten, die dem Modell ermöglichen, so präzise Antworten zu liefern.
Um ihr Modell namens “life2vec” zu trainieren, organisierten die Forscher die Daten für jeden Bürger in einer zeitlichen Abfolge. Anschließend wurden die Lebensverläufe von Personen im Alter von 25 bis 70 Jahren zwischen 2008 und 2016 in ein Transformer-Modell eingespeist. Dieses Modell hat die Fähigkeit, ähnlich wie große Sprachmodelle, Verbindungen zwischen Ereignissen zu erkennen.
Da das Modell nur bis 2016 trainiert wurde, konnten die Forscher die Vorhersagen mit den tatsächlichen Entwicklungen bis 2020 vergleichen und deren Zuverlässigkeit bewerten. Bei ihrer Untersuchung stellten sie fest, dass das Modell eine Verbesserung von 11 Prozent gegenüber bisherigen Modellen aufwies, wenn es darum ging, den Tod einer Person innerhalb dieses Zeitraums vorherzusagen. Auch bei Vorhersagen über das Abschneiden von Menschen in einem Persönlichkeitstest erzielte das Modell bessere Ergebnisse als speziell für diese Aufgabe trainierte Modelle.
Die Wissenschaftler betonen jedoch, dass die Daten nicht frei von Vorurteilen sind und dass bestimmte Bevölkerungsgruppen möglicherweise nicht angemessen vertreten sind. Sie geben zu bedenken, dass es sich bei “life2vec” um einen Forschungsprototyp handelt, der derzeit nicht für praktische Anwendungen in der realen Welt vorgesehen ist. Das Modell sollte nicht verwendet werden, um zukünftige Analysen einzelner Individuen durchzuführen.
Die Forscher hoffen jedoch, dass ihre Arbeit dazu beitragen kann, ein breiteres, allgemeines Bewusstsein dafür zu schaffen, wie diese Technologie funktioniert, welches Potenzial sie besitzt und wie sie angemessen eingesetzt werden sollte. Es wird betont, dass vergleichbare Technologien bereits heute in Technologieunternehmen Anwendung finden, um beispielsweise das Verhalten in sozialen Netzwerken zu überwachen und Nutzerprofile anzulegen.
Schlagwörter: Studienleiter Sune Lehmann + life2vec + Dänemark
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