Uma inteligência artificial treinada em dados pessoais que abrangem toda a população dinamarquesa foi capaz de prever as probabilidades de óbito com maior precisão do que qualquer modelo existente – inclusive os empregados no setor de seguros.
No estudo, publicado na Nature Computational Science, Pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca empregaram um conjunto de dados do país escandinavo que abarcava educação, consultas médicas e hospitalares, bem como qualquer diagnóstico decorrente destas visitas, além de renda e ocupação da população. Dados de 6 milhões de pessoas com idades entre 35 e 65 anos foram coletados, metade das quais faleceu entre 2016 e 2020, relata o NewScientist.
Posteriormente, solicitaram ao Life2vec, nome dado ao modelo de IA, para prever quem estava vivo e quem faleceu nesse conjunto de dados. Este se revelou mais preciso em 11% nessa estimativa do que qualquer modelo de IA existente ou qualquer metodologia de cálculo de mortalidade utilizada para estipular as apólices de seguro de vida na indústria financeira.
Para realizar a análise, os pesquisadores converteram o conjunto de dados em palavras capazes de treinar um grande modelo de linguagem (LLM), similar aos empregados em chatbots como Bard e ChatGPT.
Estes modelos funcionam, em parte, mediante a análise de uma série de palavras e a determinação estatisticamente mais provável de uma palavra que seguirá, baseada em uma grande quantidade de exemplos. Analogamente, o Life2vec analisou uma série de eventos de vida que compõem a história de uma pessoa, para determinar o que é mais provável que ocorra em seguida.
Utilização de IA por empresas de seguros
O Cientista que liderou a pesquisa, Sune Lehmann Jørgensen, acredita que o Life2vec foi nutrido com dados suficientes para elucidar uma vasta gama de temas de saúde e sociais. Consequentemente, poderia ser empregado para antecipar problemas de saúde e detectá-los precocemente, ou pelos governos para reduzir a desigualdade. No entanto, o pesquisador ressalta que a IA também poderia ser utilizada por empresas de maneira prejudicial e, por essa razão, espera que o modelo não seja acessado por grandes corporações, como seguradoras.
“Evidentemente, nosso modelo não deve ser utilizado por uma empresa de seguros, porque a premissa central do seguro é que, sem o conhecimento de quem será a pessoa desafortunada atingida por algum ocorrido, compartilhamos esse peso com a empresa”, afirma Jørgensen.
Em outras palavras, se as seguradoras souberem com alguma proximidade quem vive e quem falece, explorariam isso para lucrar com seguros mais vantajosos e não para informar as pessoas a respeito, pondera o pesquisador.
No entanto, ele menciona que tecnologias desse tipo já estão em vigor. “Elas [tecnologias] provavelmente já estão sendo empregadas em nós por grandes empresas, que detêm imensos dados sobre nós, e estão utilizando-os para antecipar acontecimentos sobre nós”.
Matthew Edwards, do Instituto e Faculdade de Atuários, uma entidade profissional no Reino Unido, disse ao NewScientist que as empresas de seguros definitivamente têm interesse em novos métodos preditivos, mas a maioria das decisões é tomada por um tipo de IA baseado em modelos lineares generalizados, os quais são rudimentares se comparados com esta pesquisa.
“O que as empresas de seguros vêm fazendo há muitos anos é utilizar os dados que têm e tentar prever a expectativa de vida com base nisso”, disse Edwards. “No entanto, somos cautelosos ao adotar novas metodologias, pois, ao escrever uma apólice que pode ter vigência por mais 20 ou 30 anos, a última coisa que se deseja é cometer um erro substancial com algo que ainda não foi devidamente testado. Tudo está sujeito a mudanças, mas de maneira gradual, pois ninguém deseja cometer um equívoco nessa área”, concluiu.
