박승현
박승현
🏅 AI 마스터
🔬 임팩트 찐친
🎨 미드저니 찐친

AI는 인간의 수명을 예측할 수 있을까?

얼마 전 자주 보는 안될공학 유튜브에서 흥미로운 영상이 올라왔습니다.

  • AI를 활용하여 600만명의 데이터를 활용, 조기사망률(early mortality)을 예측하는 모델을 만들었는데 기존 모델보다 최대 11%정도 정확도가 높다는 내용이고,

  • 특징은 연령, 소득, 이직 같은 정보가 따로 따로 들어가는 것이 아니라 논문을 그대로 가져 오면 “In September 2020, Francisco received twenty thousand Danish kroner as a guard at a castle in Elsinore” or “During her third year at secondary boarding school, Hermione followed five elective classes”같이 문장 단위에서 바로 정보를 capture할수 있다는 것이었는데요.

  • 기존에는 이러한 데이터를 유의미하게 활용하기 위해 전처리의 과정이 많이 필요해서 활용이 어려웠는데 그걸 AI를 통해 좀 더 쉽게 활용할 수 있다는 것 같습니다.

내용이 흥미로워서 정말 오랜만에 논문을 읽어봤습니다.

1. 이해한 것

  • 조기 사망률, 그리고 personality nuances에 대한 예측 결과를 연구

    • 조기 사망률

      • 2008년부터 2015년까지의 자료를 학습하고 조기사망률을 예측하게 함

      • 특히 사망원인을 예측하기 어려운 30-55세를 대상으로 함

      • 2016년 1월 시점에서 실제 사망했는지 아닌지 확인

      • Standard classification system에서는 similarity가 없는 concept들이 이 모델에서 similarity가 있는 것으로 그룹화하였음

    • Personality nuances

      • Nuances는 성격부분을 연구해본 것인데 여러 성격모델에서 공통적으로 정의된 Extraversion-Introversion(외향성-내향성) dimension을 분석

      • AI에게 외향적일지 내향적일지 예측하게 하고 대상자 중 성격검사를 했던 군을 뽑아 E와 I중 어느 쪽이 었는지 확인

  • 둘 모두에서 기존 툴 보다 높은 정확도를 보임

2. 이해못한 것 - 공학적인 부분

  • 영상에 언급된 것 외에 좀 더 추가적인 내용이라면 한 벡터에 dense하게 여러 정보들을 encoding하고 concept space가 있는데…이 부분은 이해를 못했습니다.

  • Life2vec이라는 모델이 있고 이것은 word2vec과…이것도 이해를 못했습니다.

  • Transformer-based architecture가 키워드일 것 같은데 나중에 공부를 해봐야할 것 같습니다.

고찰

  • 이전 포스트에서 정신과의 여러 증상들을 나름 그럴듯하게 조합하여 예시를 든 것에 대해 GPT가 학습을 통해 뭔가 인사이트를 가지고 있지 않을까 했는데, 마찬가지로 보통의 분류 체계에서는 같은 군으로 묶지 않았던 특징들을 같은 군으로 묶었다는 점은 흥미롭네요.

  • 논문에서도 밝힌 것처럼 삶의 방향에 영향을 주는 요인들에 대해 좀 더 명확해진다면 좀더 개인화된 개입 또는 치료가 될 수 있을 것 같습니다.

  • 물론 역으로 어떤 요소가 있는 사람은 성공하기 어렵다던지, 사고를 칠 가능성이 높다던지 이런 것들이 명확해진다면 바로 생각나는 건 보험회사가 보험 가입을 차별하는데 악용될 수 있겠습니다. 현재 우리나라에서 정신과 병력이 있다는 것만으로 차별을 받는 단 하나의 영역이 보험 가입이라…

  • 성격 부분도 재밌는 내용인데, 제가 정신과 의사지만 MBTI를 크게 신경쓰지 않습니다.

    • 기본적으로 질문지가 주어지고 이에 대한 답을 하는 검사는(자기보고식 검사지라고 합니다.) 검사를 받는 사람의 주관이 담길 수 밖에 없습니다.

    • 예를 들어 “최근에 얼마나 우울한가요?”라는 질문에 대해 (전혀 우울하지 않음, 조금 우울함, 우울함, 많이 우울함) 이렇게 선택지가 주어졌다면 같은 정도의 우울함에도(물론 애초에 이렇게 정량화가 될 수 있는 영역은 아니지만) 표현을 별로 하지 않는 사람은 조금 우울하거나 우울하지 않다고 체크할 수도 있고 표현을 많이 하는 사람은 우울하거나 많이 우울하다고 체크할 수 있습니다.

    • MBTI도 마찬가지로 대충 질문과 답이 어떤 방향일지 읽을 수 있기 때문에 어느 정도는 내가 생각하는 모습으로 결과가 나올 수 밖에 없습니다.

    • 하지만 만약 AI가 그동안 내 삶의 궤적에 대한 데이터를 모은 다음 분석해서 당신은 이런 성격이다라고 이야기해준다면? 그건 또 좀 다른 가능성이 될 수 있을 것 같습니다.

  • 생기부, 의료기록 등등을 떼서 데이터로 넣어주면 성격을 분석해주는 AI…는 큰 사업성이 없을 거 같고요. 수명을 예측해 주는 AI?이건 좀 사업성이 있네요. 하지만 이게 사업이 되려면 AI가 왜 그런 예측값을 냈는지를 알아내서 어떤 요인을 제거하면 수명이 늘어날 것이다 까지 코칭이 되어야 완결된 사업이 될 수 있겠습니다. 왠지 올해 아니면 내년에 미국 쯤에서 등장할 것도 같은 서비스네요.

마무리

  • 제가 가장 좋아하는 영화인데요.

    • 유전자 조작이라는 다른 영역을 다루지만 타고난 유전자에 의해 가능성을 제한받는 사회와 어쩌면 AI에 의해 가능성을 제한 받게 될지 모르는 상황이 통하는 것 같습니다.

    • 대부분의 사람들은 통계대로 살게 되겠지만 영화 속 주인공처럼 타고난 가능성을 넘어 건너편까지 헤엄치는 사람이 되고 싶습니다.

    • 원문: https://tilnote.io/pages/65a5c68401cd3617d3c37f59

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