Haber: Damla Oya Erman
Nature Computational Science dergisinde bu hafta yayımlanan çalışmaları, "life2vec" adlı makine öğrenimi algoritma modelinin, kişinin hayatının sonucunu ve kendisine özgü verilerle sunulduğunda hareketlerini ne kadar doğru tahmin ettiğini detaylandırıyor.
Sune Lehmann, araştırmanın baş yazarı ve Danimarka Teknik Üniversitesi'nde profesör, yaptığı açıklamada, "Bu veriyle her türlü tahminde bulunabiliriz" dedi. Ancak araştırmacılar, şu anda "araştırma prototipi" olduğunu ve mevcut durumunda herhangi bir "gerçek dünya görevi" gerçekleştiremediğini vurguluyorlar.
Lehmann ve diğer yazarlar, Danimarka'daki 6 milyon kişiyi içeren geniş bir grup verisini kullandılar. 2008 ile 2016 yılları arasındaki eğitim, sağlık, gelir ve meslek gibi yaşamın temel yönlerine dair bilgiler içeren bu veri setini kullanarak, life2vec adlı algoritmayı oluşturdular.
Araştırmacılar, dil işleme tekniklerini adapte ederek ve life2vec'in verilere dayalı olarak cümleleri yorumlayabilmesi için yaşam olayları için bir kelime dağarcığı oluşturarak algoritmanın öğrenmesini sağladılar. Bu süreçte, algoritmanın belirli yönleri tahmin etmesi için öğrenme sürecine örnek cümleler eklediler.
Lehmann, algoritmanın verilerden öğrendiğini ve insanların yaşamlarının belirli yönleri hakkında tahminlerde bulunabildiğini belirtiyor. Bu tahminler arasında düşünce, duygu ve davranışların yanı sıra kişinin önümüzdeki yıllarda ölüp ölmeme olasılığını tahmin etme yeteneği de bulunuyor.
Ölüm olasılıklarını tahmin etmek için ekip, 35 ile 65 yaşları arasındaki 2.3 milyon kişinin verilerini kullanarak bir test yaptı. Life2vec, bu verilerden yola çıkarak 2016 yılı sonrasında bir kişinin dört yıl boyunca hayatta kalma olasılığını çıkardı. Lehmann, bu testte algoritmanın %78 oranında doğru sonuç verdiğini belirtiyor.
Araştırmacılar, life2vec'in diğer modellere kıyasla daha doğru bir şekilde mortalite sonuçlarını tahmin ettiğini, özellikle erkekler, belirli meslek grupları ve ruhsal sağlık durumlarına göre ölüm olasılıklarının farklılık gösterdiğini ortaya koydu.
Ancak çalışma, birkaç sınırlamaya sahipti. Araştırmacılar, deneylerin rastgele olmadığını ve bazı sınırlamalara tabi olduğunu kabul ediyorlar. Ayrıca, sadece sekiz yıllık bir dönemi kapsadıklarını ve bazı kişilerin verilere ulaşılamadığını belirtiyorlar.
Öte yandan, bu çalışmanın zengin bir ülkede yapıldığı ve diğer ülkelerde geçerli olup olmadığı konusunda belirsizlik bulunuyor. Bu tür algoritmaların ticarileşmesi durumunda sigorta şirketlerinin bu modelleri kullanarak müşterilere yönelik politika oluşturmalarının zorlaşabileceği de öngörülüyor.
Dr. Arthur Caplan, New York Üniversitesi Grossman Tıp Fakültesi Tıp Etik Bölümü Başkanı, bu tür modellerin daha gelişmiş hale gelmesiyle birlikte sigorta sektörünün müşterilere yönelik politikalarını oluştururken daha dikkatli olması gerekeceğini belirtiyor. Ancak, Caplan, life2vec'in kişinin ne zaman ve nasıl öleceğini tahmin etmediğini, sadece belirli risk faktörlerini değerlendirdiğini vurguluyor.
Uzmanlar, bu tür tahmin modellerinin yaşamımızı daha öngörülebilir hale getirmesiyle, yaşamın heyecanını azaltabileceği ve gizemi ortadan kaldırabileceği konusunda uyarıyorlar.
