Algoritmo prevê se uma pessoa vai morrer em quatro anos. E acerta 78% das vezes

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De acordo com o novo estudo, publicado esta semana na revista Nature Computational Science, o modelo de algoritmo chamado life2vec acertou em cerca de 78% das vezes.

Os pesquisadores alimentaram o modelo com todo o tipo de informações sobre mais de seis milhões de pessoas reais, de um registro de dados da Dinamarca no período de 2008 a 2016, que incluíam rendimentos, profissão, local de residência, lesões e gravidez, por exemplo.

Eles adaptaram técnicas de processamento de linguagem e geraram um vocabulário para eventos de vida para que o life2vec pudesse interpretar frases com base nos dados, como “em Setembro de 2012, Francisco recebeu 20 mil coroas dinamarquesas como guarda num castelo em Elsinore” ou “Durante o seu terceiro ano no ensino médio, Hermione frequentou cinco aulas eletivas”.

As histórias de vida das pessoas abrangeram toda a gama de experiências humanas: uma fratura no antebraço foi representada com o código S52; trabalhar em uma tabacaria é codificado como IND4726, a renda é representada por 100 códigos digitais diferentes; e 'hemorragia pós-parto' é O72.

O que o life2vec faz é mapear a enorme constelação de fatores que compõem a vida de um indivíduo, permitindo que alguém lhe peça para fazer uma previsão com base em milhões de outras pessoas e em muitos fatores.

O algoritmo então aprendeu com esses dados, segundo Sune Lehmann, principal autor do estudo e professor da Universidade Técnica da Dinamarca, e foi capaz de fazer previsões sobre diversos aspectos da vida das pessoas, incluindo como elas poderiam pensar, sentir e se comportar, e até mesmo se ela poderia morrer nos próximos anos.

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Para prever quão cedo alguém poderia morrer, a equipe utilizou dados de janeiro de 2008 a dezembro de 2015 de um grupo de mais de 2,3 milhões de pessoas entre 35 e 65 anos de idade — a mortalidade nessa faixa etária é mais difícil de prever. Depois, o life2vec usou os dados para inferir a probabilidade de uma pessoa sobreviver quatro anos após 2016.

Para verificar sua precisão, os pesquisadores escolheram um 100 mil pessoas em que metade sobreviveu e metade morreu. Os pesquisadores sabiam quais pessoas haviam morrido depois de 2016, mas o algoritmo não. Quando questionado sobre quem havia morrido, o life2vec respondeu de forma correta em 78% das vezes.

Pessoas do sexo masculino tinham maior probabilidade de morrer ou ter um diagnóstico de um problema de saúde mental, como depressão ou ansiedade, também levou a uma morte mais precoce, por exemplo. Entretanto, ocupar uma posição de gestão ou ter um rendimento elevado muitas vezes empurrava as pessoas para a coluna da “sobrevivência”.

“Estamos trabalhando ativamente em maneiras de compartilhar alguns dos resultados de forma mais aberta, mas isso exige que mais pesquisas sejam feitas de uma forma que possa garantir a privacidade das pessoas no estudo”, disse Lehmann, professor de redes e sistemas complexos na Universidade Técnica da Dinamarca.

Mesmo quando o modelo estiver finalmente disponível ao público, as leis de privacidade dinamarquesas tornariam ilegal a utilização do life2vec para tomar decisões sobre indivíduos – como redigir apólices de seguro ou tomar decisões de contratação.