Progressi nella previsione degli esiti della vita umana

Negli ultimi anni, il machine learning ha migliorato tantissimo il modo in cui i computer analizzano il testo. Uno dei modelli più efficaci per questo compito è l'architettura basata sui transformer. Grazie alla sua capacità di elaborare sequenze complesse, è stata utilizzata in vari settori come le strutture proteiche, la musica, le cartelle cliniche e persino le previsioni meteo. Possiamo usare tecniche simili anche per rappresentare e capire le vite umane.

Le persone attraversano tanti eventi nelle loro vite: nascono, vanno dal dottore, iniziano la scuola, si trasferiscono in posti nuovi e si sposano. Tutti questi eventi di vita possono essere visti come una sequenza, un po’ come le parole in una frase. Il nostro obiettivo è usare modelli avanzati di elaborazione del linguaggio naturale per studiare questi eventi e fare previsioni sulle vite delle persone.

Per fare questo, abbiamo raccolto un'enorme quantità di dati dalla Danimarca, coprendo gli eventi di vita di oltre sei milioni di individui nel corso di molti anni. Questo dataset è molto dettagliato e include informazioni sulla salute, l'istruzione, i lavori, il reddito e dove vivono le persone, con registrazioni effettuate quasi quotidianamente.

Usando queste informazioni, creiamo una rappresentazione vettoriale unica di diversi eventi di vita. Questa rappresentazione è coerente e strutturata, il che ci permette di prevedere molti risultati diversi, come la probabilità che qualcuno muoia prematuramente o intuizioni sulla loro personalità. Il nostro modello performa significativamente meglio dei metodi esistenti in questi ambiti.

Abbiamo sviluppato il nostro framework per aiutare i ricercatori a capire nuovi fattori che influenzano i risultati di vita. Questo potrebbe portare a interventi personalizzati mirati a migliorare le vite individuali.

#L'era della previsione del comportamento umano

Oggi viviamo in un mondo dove gli algoritmi possono prevedere il comportamento umano. Queste previsioni possono essere a livello globale, come prevedere il cambiamento climatico, o a livello individuale, influenzando le nostre azioni sui social media.

Quando si tratta di prevedere i risultati di vita individuali, la situazione diventa più complicata. Anche se sappiamo che fattori come età, reddito e istruzione contano, molti studi hanno dimostrato che le previsioni possono spesso essere imprecise a causa delle limitazioni nei dati o nei modelli utilizzati.

Tuttavia, con il nostro dataset completo, possiamo dare uno sguardo più chiaro sulla prevedibilità delle vite individuali. Analizzando registrazioni dettagliate di sei milioni di danesi nel corso di dieci anni, abbiamo scoperto che possiamo davvero fare previsioni accurate sugli esiti di vita individuali.

Il nostro dataset include vari indicatori come la storia sanitaria, il stato lavorativo, il reddito e l'istruzione. L'ascesa dei big data e degli strumenti di machine learning potenti ci ha permesso di raggiungere questi risultati.

Il machine learning, specialmente nel campo dell'elaborazione del linguaggio, ha visto rapidi progressi. Modelli come i transformer possono afferrare schemi complessi all'interno di sequenze grandi e non strutturate. Anche se la maggior parte di questi modelli è iniziata nell'analisi del testo, possono essere applicati anche ad altri dati ordinati che hanno caratteristiche simili.

#Creare sequenze di vita

L'approccio che adottiamo è rappresentare la vita di ciascuna persona come una sequenza di eventi. I dati dai registri nazionali danesi ci permettono di creare un quadro completo delle vite individuali, catturando informazioni sia sul lavoro che sulla salute.

Ogni evento di vita viene trasformato in una sequenza che racconta una storia su quella persona. Ad esempio, possiamo rappresentare un evento specifico come "A settembre 2020, Francisco ha ricevuto ventimila corone danesi come guardia in un castello ad Elsinore" in termini di sequenza di eventi che hanno definito la vita di Francisco.

Il nostro metodo ci permette di mantenere tutti i dettagli ricchi degli eventi di vita. Poi usiamo un modello potente chiamato life2vec per codificare queste sequenze in rappresentazioni efficienti.

Questo modello è costruito su un'architettura transformer, ideale per gestire le sequenze di vita poiché può gestire e riassumere efficacemente le informazioni contestuali.

#Life2vec: il modello

Il modello life2vec utilizza un design transformer per creare rappresentazioni compatte delle vite individuali. Il processo di addestramento consiste in due fasi: prima impara la struttura generale dei dati, poi affina il modello per previsioni specifiche.

Durante la fase di pre-addestramento, il modello impara le relazioni all'interno degli eventi di vita compiendo due compiti. Il primo compito si concentra su quali parole (o token) sono state mascherate in una data sequenza. Il secondo compito aiuta ad addestrare il modello a mantenere l'ordine corretto degli eventi in una sequenza.

Nella fase successiva, life2vec viene affinato per compiti specifici come prevedere Mortalità precoce o tratti di personalità. Questo addestramento orientato ai compiti consente al modello di adattarsi a diversi tipi di previsioni, garantendo che catturi efficacemente le informazioni necessarie per produrre risultati accurati.

#Prevedere la mortalità precoce

Una delle applicazioni significative del nostro modello è prevedere la probabilità che una persona muoia entro un certo periodo di tempo. Per la nostra analisi, ci siamo concentrati nel prevedere se gli individui tra i 30 e i 55 anni sarebbero sopravvissuti nei quattro anni successivi al 31 dicembre 2015.

Questo compito di previsione è particolarmente difficile perché la mortalità precoce è spesso difficile da prevedere, soprattutto tra i giovani. Il nostro modello ha dimostrato di superare le tecniche esistenti, raggiungendo miglioramenti significativi nell'accuratezza delle previsioni.

Ci siamo assicurati che il nostro modello potesse gestire il problema dei dati mancanti, come quelli che potrebbero essere emigrati. Per fare ciò, abbiamo sviluppato un processo di apprendimento robusto che consente al modello di fare comunque previsioni significative anche con informazioni incomplete.

Valutando le prestazioni di life2vec contro vari modelli di base, abbiamo trovato che migliora significativamente le previsioni e dimostra robustezza in diversi segmenti di popolazione.

#Prevedere i Tratti della personalità

Oltre alla mortalità, life2vec prevede anche i tratti della personalità. Comprendere la personalità è cruciale poiché influisce su come le persone pensano, sentono e agiscono. Ci siamo concentrati particolarmente sulla dimensione dell'estraverso-introversione della personalità per la nostra analisi.

Utilizzando dati dal Danish Personality and Social Behavior Panel (POSAP), abbiamo selezionato casualmente elementi che rappresentano diversi aspetti dell'estraverso da modelli di personalità più ampi. Il modello life2vec ha previsto con successo questi tratti, con risultati che indicano che è particolarmente efficace nel comprendere le sfumature complesse della personalità individuale.

Questa capacità mette in evidenza la versatilità di life2vec, che, anche nel prevedere qualcosa di più interno come la personalità, continua a mostrare prestazioni superiori rispetto ai modelli tradizionali.

#Esplorare lo spazio concettuale

Un aspetto innovativo di life2vec è come organizza gli eventi delle vite umane in uno spazio multidimensionale. Ogni evento di vita diventa un concetto che il modello comprende e può collegare ad altri concetti.

Visualizzando questo spazio, possiamo vedere come diversi eventi di vita si connettano tra loro. Ad esempio, gli eventi legati alle diagnosi sanitarie tendono a raggrupparsi insieme, mentre gli eventi relativi alle occupazioni professionali formano i loro gruppi. Questo raggruppamento rivela relazioni significative tra gli eventi di vita, permettendoci di comprendere meglio i modelli sottostanti nelle vite umane.

Il modello può anche identificare come alcuni concetti, come i livelli di reddito o le diagnosi, si relazionano tra loro. Ad esempio, il modello riconosce l'ordine delle fasce di reddito e le organizza logicamente, mostrando che cattura la struttura intrinseca nei dati.

#Riassumere le vite individuali

Insieme alla comprensione degli eventi, life2vec genera anche riassunti per gli individui, consolidando le loro intere sequenze di vita in una singola rappresentazione vettoriale. Questa rappresentazione è adattata a compiti specifici, il che significa che può adattarsi in base a se vogliamo prevedere la mortalità o i tratti della personalità.

Questi riassunti personali offrono uno strumento prezioso per i ricercatori che cercano di analizzare i modelli nelle vite individuali. Offrono intuizioni su come vari eventi di vita interagiscono e influenzano i risultati.

Le rappresentazioni visive dei riassunti personali rivelano ulteriormente come gli individui siano organizzati in base alle loro probabilità di mortalità previste. Diventa chiaro come il modello distingue tra gruppi e identifica individui ad alto rischio, fornendo ai ricercatori informazioni utili.

#Importanza dell'interpretabilità

Capire come il modello genera le sue previsioni è essenziale. Per fare luce sui processi decisionali di life2vec, utilizziamo vari strumenti di interpretazione.

Usando metodi come le mappe di salienza, possiamo analizzare quali caratteristiche all'interno di una sequenza di eventi di vita di una persona hanno il maggiore impatto sulle previsioni. Questa analisi aiuta a validare le decisioni del modello e può evidenziare influenze inaspettate, come il ruolo del tipo di lavoro nelle previsioni di mortalità.

#Considerazioni etiche

L'uso di grandi dataset e modelli predittivi solleva importanti preoccupazioni etiche. Tutte le analisi dei dati sono condotte all'interno di rigorose normative per garantire la protezione dei dati e la privacy individuale.

L'accesso ai dati è concesso solo sotto regole di sicurezza e riservatezza rigorose, assicurando che le informazioni personali non vengano mai diffuse o abusate. Inoltre, il modello è progettato per la ricerca e non per applicazioni decisionali nel mondo reale che potrebbero influenzare gli individui senza un adeguato controllo.

Prima di qualsiasi utilizzo pratico, sono necessarie audit dettagliate per valutare l'equità e l'interpretabilità delle previsioni. Questo è particolarmente cruciale date le potenziali implicazioni di prevedere risultati sensibili come la mortalità e i tratti della personalità.

#Limitazioni e direzioni future

Anche se i nostri risultati sono promettenti, il modello è ancora in fase di ricerca. Ci sono molte aree di miglioramento, come testare il modello su altre popolazioni al di fuori della Danimarca per vedere quanto bene si generalizza.

Inoltre, i ricercatori dovrebbero continuamente valutare le prestazioni del modello nel tempo, soprattutto man mano che i comportamenti sociali e gli esiti di salute evolvono. La dinamica della vita umana è complessa e i futuri studi devono tenere il passo con questi cambiamenti.

Un'altra area entusiasmante per l'esplorazione futura riguarda l'instaurazione di relazioni causali all'interno dei dati. Comprendendo come diversi eventi di vita influenzino la salute e il benessere, possiamo identificare potenziali interventi che potrebbero cambiare positivamente le traiettorie di vita.

#Conclusione

Il modello life2vec rappresenta un significativo avanzamento nella previsione di vari aspetti delle vite umane. Trasformando gli eventi di vita in rappresentazioni significative, offre potenti intuizioni che possono portare a una migliore comprensione e interventi nelle scienze della salute e sociali.

Man mano che il machine learning continua ad evolversi, progetti come life2vec aprono la strada a nuovi approcci che colmano il divario tra scienza dei dati e esperienza umana. Il ricco dataset di eventi di vita combinato con tecniche di modellazione avanzate presenta un'opportunità unica per approfondire la nostra comprensione del comportamento umano e dei risultati nel tempo.