Uma inteligência artificial treinada em dados pessoais que abrangem toda a população da Dinamarca conseguiu prever as chances de as pessoas morrerem com mais precisão do que qualquer modelo existente – até mesmo aqueles usados na indústria de seguros.
No estudo, que foi publicado na Nature Computational Science, Cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca usaram um conjunto de dados do país escandinavo que abrange educação, visitas a médicos e hospitais e quaisquer diagnósticos resultantes dessas visitas, além de renda e ocupação da população. Foram coletadas informações de 6 milhões de pessoas com idade entre 35 e 65 anos, metade das quais morreu entre 2016 e 2020, conforme relata o NewScientist.
Eles então pediram ao Life2vec, como foi batizado o modelo de IA, para prever quem viveu e quem morreu naquele conjunto de dados. Ele foi 11% mais preciso nessa estimativa do que qualquer modelo de IA existente, ou as metodologias de cálculo de mortalidade usadas para precificar as apólices de seguro de vida na indústria financeira.
Para que a IA fizesse a análise, os pesquisadores converteram o conjunto de dados em palavras que poderiam ser usadas para treinar um grande modelo de linguagem (LLM), semelhante aos que abastecem chatbots como Bard e ChatGPT.
Esses modelos funcionam em parte analisando uma série de palavras e determinando qual palavra é estatisticamente mais provável de vir a seguir, com base em grandes quantidades de exemplos. De forma semelhante, o Life2vec analisou uma série de eventos de vida que formam a história de uma pessoa, para determinar o que é mais provável que aconteça com ela a seguir.
Uso de IA por empresas de seguros
Cientista que liderou a pesquisa, Sune Lehmann Jørgensen acredita que o Life2vec foi alimentado com dados suficientes para que possa esclarecer uma ampla gama de temas de saúde e sociais. Isso significa que ele poderia ser usado para prever problemas de saúde e detectá-los precocemente, ou por governos para reduzir a desigualdade. Mas o pesquisador enfatiza que a IA também poderia ser usada por empresas de uma forma prejudicial, e por isso deseja que o modelo não seja acessado por grandes companhias, como seguradoras.
“Claramente, nosso modelo não deve ser usado por uma empresa de seguros, porque a ideia toda do seguro é que, por não termos o conhecimento de quem vai ser a pessoa azarada atingida por algum incidente, compartilhamos esse fardo com a empresa”, diz Jørgensen.
Quer dizer, se as seguradoras souberem com algo próximo à exatidão quem vive e quem morre, usariam isso para lucrar com seguros mais vantajosos, e não para informar as pessoas a respeito, acredita o pesquisador.
Mas tecnologias como essa já existem, ele diz. “Elas [tecnologias] provavelmente já estão sendo usadas em nós por grandes empresas, que têm toneladas de dados sobre nós, e elas estão usando isso para fazer previsões sobre nós”.
Matthew Edwards, do Instituto e Faculdade de Atuários, um órgão profissional no Reino Unido, diz ao NewScientist que as empresas de seguros certamente estão interessadas em novos métodos preditivos, mas a maioria das decisões é feita por um tipo de IA baseado em modelos lineares generalizados, que são rudimentares comparados com esta pesquisa.
“O que as empresas de seguros vêm fazendo há muitos anos é pegar os dados que têm e tentar prever a expectativa de vida a partir disso”, diz Edwards. “Mas somos deliberadamente conservadores em adotar novas metodologias, porque se você está escrevendo uma apólice que pode estar em vigor pelos próximos 20 ou 30 anos, então a última coisa que você quer é um erro material com algo que ainda não foi devidamente testado. Tudo está aberto a mudanças, mas devagar, porque ninguém quer cometer um erro nessa indústria”, aponta.
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