الدنمارك تكشف عن تقنية قد تتنبأ بموعد وفاتك..كيف ذلك؟
تاريخ النشر: 3rd, January 2024 GMT
دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN) -- صرح باحثون في الدنمارك بأنهم استخدموا خوارزميات قوية للتعلّم الآلي للتنبؤ بجوانب معينة من حياة الإنسان، بما في ذلك مدى احتمالية وفاة شخص ما في وقت مبكر.
وتوضح دراستهم، التي نُشرت في دورية "Nature Computational Science"، كيف تنبأ نموذج خوارزمية للتعلم الآلي يُسمى "life2vec" بنتائج حياة الشخص وأفعاله عند تقديم بيانات محددة للغاية عنه.
وقال سوني ليمان، وهو المؤلف الرئيسي للدراسة والأستاذ في الجامعة التقنية في الدنمارك: "بهذه البيانات، يمكننا إجراء أي نوع من التنبؤ". ومع ذلك، لاحظ الباحثون أنه "نموذج بحثي أولي" ولا يمكنه أداء أي "مهام في العالم الحقيقي" بحالته الحالية.
واستخدم ليمان وزملاؤه بيانات من سجل وطني في الدنمارك يعرض بالتفصيل مجموعة متنوعة من 6 ملايين شخص. وتضمنت معلومات من عام 2008 إلى عام 2016 تتعلق بالجوانب الرئيسية للحياة مثل التعليم، والصحة، والدخل، والمهنة.
وقام الباحثون بتكييف تقنيات معالجة اللغة وإنشاء مفردات لأحداث الحياة حتى يتمكن نموذج "life2vec" من تفسير الجمل بناءً على البيانات.
ويوضح ليمان أن الخوارزمية تعلّمت بعد ذلك من تلك البيانات، وأصبحت قادرة على تقديم تنبؤات حول جوانب معينة من حياة الناس، بما في ذلك كيف يمكن أن يفكروا، ويشعروا، ويتصرفوا، وحتى ما إذا كان الشخص قد يموت خلال السنوات القليلة المقبلة.
من أجل التنبؤ بالوقت المبكر الذي قد يموت فيه شخص ما، استخدم الفريق بيانات من 1 يناير/ كانون الثاني عام 2008 إلى 31 ديسمبر/ كانون الأول عام 2015 لمجموعة مكونة من أكثر من 2.3 مليون شخص تتراوح أعمارهم بين 35 و65 عامًا.
ويشير ليمان إلى أن اختيار هذه المجموعة جاء نظرا لأن الوفيات في هذه الفئة العمرية يصعب التنبؤ بها.
واستخدم نموذج "Life2vec" البيانات لاستنتاج احتمالية بقاء الشخص على قيد الحياة لمدة أربع سنوات بعد عام 2016.
وقال ليمان: "لاختبار مدى جودة نموذج life2vec، اخترنا مجموعة مكونة من 100 ألف فرد، نصف هذا العدد ينجو والنصف الآخر يموت".
وكان الباحثون على علم بالأشخاص الذين توفوا بعد عام 2016، على عكس الخوارزمية. ومن أجل اختبارها، جعلوا الخوارزمية تقوم بتنبؤات فردية حول ما إذا كان شخص ما قد عاش بعد عام 2016 أم لا. وكانت النتائج مثيرة للإعجاب: كانت الخوارزمية صحيحة بنسبة 78% من الوقت.
وأكد التقرير على أن نموذج "Life2vec" تفوق أيضًا على النماذج وخطوط الأساس الحديثة الأخرى بنسبة 11% على الأقل من خلال التنبؤ بنتائج الوفيات بشكل أكثر دقة.
ووجد الباحثون أن الذكور كانوا أكثر عرضة للوفاة بعد عام 2016، وكذلك العاملون المهرة مثل المهندسين أو أشخاص يعانون من مشكلة في الصحة النفسية مثل الاكتئاب أو القلق، الذي يؤدي أيضًا إلى الوفاة المبكرة.
وفي الوقت ذاته، فإن تولي منصب إداري أو الحصول على دخل مرتفع غالبًا ما يدفع الناس نحو عمود "البقاء على قيد الحياة".
المصدر: CNN Arabic
إقرأ أيضاً:
قلة النوم في منتصف العمر يزيد خطر الإصابة بالخرف
حذّرت دراسة حديثة من أن النوم لساعات أقل من المعدل الطبيعي في منتصف العمر قد يزيد من خطر الإصابة بالخرف في وقت لاحق من الحياة.
ووجد الباحثون أن النوم أقل من ست ساعات يوميا في سن الخمسين والستين مرتبط بزيادة خطر الإصابة بالخرف بنسبة 30%.
الدراسة، التي نُشرت في PubMed، اعتمدت على بيانات 7959 مشاركا، وتم فحص العلاقة بين مدة النوم ومعدل الإصابة بالخرف على مدار 25 عاما.
وكشفت النتائج أن النوم أقل من سبع ساعات بشكل مستمر في منتصف العمر يرتبط بزيادة خطر التدهور المعرفي، بغض النظر عن العوامل الاجتماعية والصحية.
وأوضح الباحثون أن النوم الجيد يلعب دورا أساسيا في الحفاظ على صحة الدماغ؛ إذ يسهم في تعزيز وظائف الذاكرة وتقليل تراكم السموم العصبية المرتبطة بأمراض التنكس العصبي، مثل مرض الزهايمر. كما أن قلة النوم تؤثر على الجهاز العصبي؛ ما يزيد خطر الالتهابات وتلف الخلايا العصبية.
ووفقا لجمعية ألزهايمر، هناك فرق بين علامات الشيخوخة الطبيعية وأعراض الخرف. فمن الطبيعي أن يواجه الشخص بعض الصعوبات مع التقدم في العمر، مثل نسيان أسماء غير مألوفة أو صعوبة استيعاب المعلومات الجديدة، بينما تشمل أعراض الخرف فقدان الذاكرة الحاد، الارتباك، مشكلات في اللغة والفهم، وتغيرات سلوكية واضحة تؤثر على الحياة اليومية.
ويؤكد الخبراء أن التشخيص المبكر للخرف يساعد في إدارة الأعراض بشكل أفضل وتحسين جودة الحياة. وينصح الأشخاص الذين يعانون من تغيرات ملحوظة في الإدراك أو السلوك باستشارة الطبيب المختص لإجراء التقييم اللازم.
يشدد الباحثون على أهمية الحصول على سبع ساعات على الأقل من النوم يوميا، خاصة في منتصف العمر، للحفاظ على صحة الدماغ وتقليل مخاطر الإصابة بالخرف مع التقدم في السن.
إرم
إنضم لقناة النيلين على واتساب