Une nouvelle approche pour estimer le risque de mortalité

Évaluer le risque de mortalité est super important dans plein de domaines comme l'assurance vie, la santé publique et la politique. Des estimations précises des taux de mortalité aident les organisations à bien planifier, à créer des politiques et à assurer la stabilité financière des compagnies d'assurance. Mais, estimer le risque de mortalité de manière précise peut être compliqué à cause des différents types de données et des nombreux facteurs qui influencent les taux de mortalité.

#Modèles hiérarchiques dans les études de mortalité

Pour surmonter les défis d'estimation de mortalité, les chercheurs ont commencé à utiliser des modèles hiérarchiques. Ces modèles reconnaissent que les variations de données peuvent se produire à différents niveaux, comme régional, individuel et national. Les modèles hiérarchiques ont été d'abord utilisés dans des domaines comme l'éducation et la sociologie, mais maintenant ils sont appliqués à la santé publique et à l'épidémiologie. Ils offrent une façon flexible d'étudier les données de mortalité, permettant aux chercheurs de se pencher sur les différents facteurs qui impactent les taux de mortalité dans différentes populations.

#Types de modèles hiérarchiques

Il existe plusieurs méthodes au sein de la modélisation hiérarchique de mortalité, comme les Approches bayésiennes, les modèles linéaires généralisés et les techniques d'apprentissage machine. Les modèles bayésiens utilisent des connaissances antérieures pour estimer les taux de mortalité tout en gérant l'incertitude. Les modèles linéaires généralisés, y compris la Régression de Poisson, sont appréciés pour gérer des données de mortalité complexes. Malgré les pratiques courantes, la plupart des chercheurs s'appuient sur des effets aléatoires. Notre méthode se distingue car elle traite les résidus dans une séquence. Des études récentes ont aussi commencé à explorer des méthodes d'apprentissage machine pour la modélisation de mortalité liée au COVID-19.

#Équilibrer les données globales et locales

Plusieurs études ont trouvé qu'il est important d'équilibrer les tendances globales avec les spécificités locales lors de la modélisation de la mortalité. Cet équilibre assure que les estimations soient utiles et pertinentes. Cependant, la disponibilité inégale des données de mortalité selon les régions peut compliquer cet équilibre et affecter l'exactitude des modèles. La régression de Poisson est souvent utilisée pour modéliser les comptages de mortalité. En même temps, le Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) est reconnu pour sa rapidité et sa précision, ce qui le rend utile pour gérer de grands ensembles de données.

Les modèles de mortalité existants ont souvent du mal à trouver un équilibre entre les tendances globales et les détails locaux, menant à des modèles trop généralisés ouqui manquent d'informations spécifiques à chaque région. La disponibilité incohérente des données complique encore plus la situation, surtout dans les endroits où les données sont rares. Les méthodes actuelles peuvent rencontrer des problèmes de surdispersion ou ne pas bien fonctionner avec des ensembles de données grands ou incomplets, soulignant le besoin d'une solution plus adaptable.

#Introduction d'un modèle de mortalité en deux étapes

Pour surmonter ces défis, nous proposons un nouveau modèle hiérarchique de mortalité en deux étapes qui combine des données globales et locales. Dans la première phase, notre modèle identifie des modèles généraux en utilisant un modèle LightGBM axé sur la régression de Poisson. La deuxième étape affine ensuite cette information avec des modèles spécifiques à chaque pays qui prennent en compte les caractéristiques locales. La première étape examine des facteurs communs comme l'âge et le sexe, tandis que les modèles locaux intègrent des aspects uniques tels que le mode de vie et les facteurs environnementaux. Cette méthode améliore significativement la puissance prédictive, surtout dans les zones avec des données limitées, en combinant des aperçus globaux avec des conditions locales. De plus, le modèle est efficace et peut gérer les valeurs manquantes de manière efficace.

#Structure de l'étude

Cet article est structuré en plusieurs sections. La deuxième section donne un aperçu de nos méthodes de collecte de données. La troisième section détaille notre méthodologie proposée. Dans la section quatre, nous discutons de l'efficacité de notre méthodologie en fonction des résultats que nous avons obtenus. Enfin, la cinquième section conclut en résumant nos principales découvertes et en suggérant des pistes de recherche futures.

#Collecte de données

Pour cette étude, nous avons collecté des données de manière à préserver la vie privée des individus provenant de huit unités différentes d'une compagnie d'assurance mondiale. En raison des lois sur la vie privée, nous ne pouvons pas divulguer les noms de ces pays, nous concentrant plutôt sur les aspects techniques de notre modèle. Les données ont été choisies selon deux critères principaux : des données de haute qualité et pertinentes et une diversité géographique.

L'ensemble de données comprenait des informations sur les polices actives, consistant en près de 10 millions d'années-vie d'exposition et environ 10 000 décès enregistrés, permettant une analyse complète. Les données ont été agrégées en un nombre vaste de combinaisons uniques de caractéristiques, le jeu de caractéristiques comprenant divers facteurs liés aux assurés, aux polices d'assurance et aux réclamations.

#Aperçu de la méthodologie

Notre approche utilise une méthode statistique populaire connue sous le nom de Modèle de risques proportionnels de Cox, qui aide à estimer les taux de mortalité. Pour simplifier les calculs, nous avons utilisé une relation entre le modèle de Cox et un modèle linéaire généralisé de Poisson (GLM). Cette approche aide à gérer l'incertitude et offre de la flexibilité pour les applications d'apprentissage machine.

L'objectif principal de notre analyse est d'évaluer précisément les taux de mortalité en estimant le nombre attendu de décès basé sur les informations disponibles. Pour y parvenir, nous alignons les comptages de décès observés avec les comptages prédits, permettant au modèle de s'adapter selon les besoins.

#L'approche en deux étapes

Nous différencions notre modélisation en deux étapes pour assurer une grande précision dans chaque pays.

1. Modèle global : Le premier modèle se concentre sur l'identification des motifs généraux entre tous les pays en considérant des facteurs globaux comparables. Les facteurs locaux uniques sont laissés de côté pour se concentrer sur les motifs globaux.

2. Modèle local : Le deuxième modèle ajuste les prédictions générales pour refléter les circonstances spécifiques de chaque pays. Chaque modèle local intègre tous les facteurs globaux et des facteurs uniques supplémentaires pour représenter précisément sa région.

Cette approche en deux étapes nous permet de combiner les aperçus des deux modèles, améliorant la précision globale des prédictions.

#Évaluation de notre modèle

Pour déterminer comment notre modèle fonctionne, nous le comparons à trois autres méthodes. Nous mettons l'accent sur deux aspects principaux : l'exactitude des prédictions et l'efficacité des ressources informatiques. Nous utilisons des métriques comme l'Erreur quadratique moyenne (RMSE) pour mesurer la performance du modèle et la log-vraisemblance pour évaluer l'ajustement, tout en tenant compte du temps d'exécution et de l'utilisation de la mémoire.

#Évaluation des performances

Dans notre évaluation, nous avons trouvé que notre modèle en deux étapes performait mieux que les modèles locaux et les autres méthodes testées, surtout dans les petits pays. Sa capacité à tirer parti d'un modèle global renforce sa capacité prédictive générale et protège les caractéristiques locales, fournissant une représentation plus précise.

En termes d'efficacité computationnelle, notre modèle a aussi surpassé les autres, nécessitant moins de temps et de mémoire tout en offrant de fortes prédictions. Il se distingue par sa capacité à gérer les données manquantes plus efficacement que d'autres méthodes.

#Conclusion et pistes futures

Notre étude introduit un nouveau modèle hiérarchique en deux étapes pour estimer le risque de mortalité qui combine efficacement les données globales et locales. Ce cadre offre une meilleure précision prédictive par rapport aux méthodes traditionnelles tout en abordant des problèmes comme la rareté des données et les informations manquantes. Son efficacité le rend particulièrement précieux dans la tarification de l'assurance vie, la planification de la santé publique et d'autres domaines qui dépendent d'estimations précises de mortalité.

Malgré ses forces, l'efficacité de notre modèle dépend de la qualité des données disponibles. Dans les régions avec des données incohérentes, des recherches futures pourraient se pencher sur de meilleures méthodes d'imputation ou des stratégies alternatives pour gérer les données manquantes. De plus, élargir l'application du modèle pourrait impliquer d'explorer son utilisation dans les prévisions de santé publique ou la modélisation du risque financier.

L'adaptabilité et la robustesse de notre modèle présentent des opportunités intéressantes pour améliorer l'estimation du risque de mortalité, surtout dans les domaines où les données sont limitées. Alors que divers secteurs continuent de s'appuyer sur des prédictions de mortalité précises pour des décisions éclairées, cette approche jette les bases pour développer des modèles plus fiables capables de gérer les complexités des différences régionales sans compromettre la qualité des prédictions.