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AI预测个人死亡率,比保险公司准11%

阳春丽 整合编辑: 杨玥锴 发布于:2023-12-20 17:30

丹麦科技大学研究团队最近开发出一个强大的人工智能模型,它可以根据单个人的大量个人数据,预测该人的死亡风险和预期寿命。这一模型的测试结果显示,其预测准确度远远超过现有的任何模型,甚至优于保险公司使用的模型。

研究人员表示,这种高精度的个人化生命预测,能够帮助医疗机构进行疾病预警和早期干预。但同时也需要警惕模型被企业滥用的风险。数据归属权和模型伦理规范的制定,是亟待解决的难题。

利用600万人数据样本训练的预测模型

这一模型被称为Life2vec,研究团队利用丹麦全国团600万人教育、就医、诊断、收入和职业等大数据进行训练,构建了一个预测生命轨迹的模型。

在模型原理上,Life2vec类似于ChatGPT。后者通过分析大量谈话数据,预测每一步对话中的下一个最可能回答。而Life2vec可以看到一个人迄今的全部生活事件,然后预测这个人生命中接下来最有可能发生的事。

预测优于所有现有模型

研究人员选取了2008~2016年数据和2016~2020年数据用来测试,研究员将35~65岁个体分为两组,一半2016~2020年去世,另一半存活。测试发现,Lief2vec模型预测这些人在未来几年是死亡还是存活的准确度,要比所有的现有模型和方法高出11%。这意味着它比保险公司的精算数据都要准。

life2vec模型在死亡率预测任务上的表现

可用于广泛健康和社会议题预测

由于训练数据覆盖面广、样本量大,Life2vec模型已经整合了足够信息,,可被广泛应用于健康和社会领域的预测任务中。比如协助医疗系统进行疾病风险预警和早期干预,或者帮助政府部门分析社会动态,制定政策缩小贫富差距。

研究团队表示,这种个体化的精准生命预测,在改善人类健康和生活质量方面大有可为。但是同时也需要警惕模型被企业滥用的风险。

引发保险业和伦理规范双重思考

这种高准确率的生命预测模型,,势必会对保险业带来深刻影响。英国精算师协会表示,保险公司会对此高度谨慎。因为与其20-30年保单周期不同,世界变化太快,任何预测模型的重大错误都可能给公司造成巨大损失。

而丹麦团队也强调,这种个人命运预测技术并不适合直接运用到保险定价中。因为那有违背保险业风险互助的本质。如果仅根据模型剔除高风险人群,那只会加剧“富者得富,穷者得死”的社会不公。

当然,类似的技术早已被大量互联网和科技公司所使用。这也引发了人们对数据和算法歧视的担忧。研究团队呼吁,在发展预测技术的同时,更要重视建立健全的伦理监管体系,确保技术为世界带来更多益处,而非损害。

AI   ChatGPT
阳春丽

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