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18日發表在《自然計算科學》上的一項研究描述了一種基於機器的習方法，該方法可以從不同方面準確地**人類生活，包括早逝的可能性和性格的細微差異。 該模型可以提供對人類行為的定量見解。
社會科學家對人類生命能否**化的問題有不同的看法。 儘管社會人口因素起著重要作用，但無法準確確定生活結果**。
丹麥技術大學的研究小組利用丹麥國家登記處約600萬人的教育，健康，收入，職業和其他生活事件的資料，設計了一種機器習方法來構建個人的人類生活軌跡。 該團隊調整了語言處理技術，以類似於模型中語言的方式表達人類生活。 這種方法生成生活事件詞彙表的方式與語言模型捕獲單詞之間的複雜關係的方式類似。 他們提出的模型稱為“life2vec”，它確定了與健康相關的診斷、居住地、收入水平和其他概念之間的複雜關係，並使用壓縮向量對個人的生活進行編碼，作為生活結果的基礎。
研究團隊證明，該模型可以達到過早死亡率，即從2024年1月1日起，35至65歲的個體存活4年的概率。 此外，它捕捉細微個性差異的能力超過了當前最先進的模型和基線標準，效能提高了至少 11%。
研究結果表明，通過描述社會結果與健康結果之間的複雜關聯，有可能準確地**生活結果。 但該團隊也強調，他們的研究只是對可能性的探索，只應在確保個人權利得到保護的監管下在現實世界中使用。