Wie die "berühmtesten Wissenschaftler der Welt" mit A.I.

Nur die engagiertesten Statistik-Freaks würden sich einlassen Aktuarwissenschaft Obwohl das Studienfeld insgeheim ziemlich cool ist: Versicherungsmathematiker sind mit enormer Verantwortung beauftragt - ihre Aufgabe besteht im Wesentlichen darin, die Zukunft vorherzusagen, obwohl es im Gegensatz zu Zukunftsforschern echte und schwerwiegende Konsequenzen gibt, wenn sie falsch liegen. Die "am wenigsten berühmten Wissenschaftler" der Welt werden im Laufe des Monats in Lyon, Frankreich, am ISFA-Columbia University Actuarial Science Workshop teilnehmen, um zu diskutieren, wie intelligente Maschinen bessere Vorhersagen in eine zunehmend unberechenbare Welt bringen werden.

Anstatt vorherzusagen, welche zukünftigen Technologien das Gehirn zukünftiger Kinder und Enkelkinder verderben, beschäftigen sich die Versicherungsmathematiker mit Geld und Risiko.

Wie wirkt sich der Klimawandel auf Hausversicherungsansprüche aus Wirbelstürmen in zehn Jahren aus?

Wenn den 20-Jährigen heute eine bestimmte Altersvorsorge zu bestimmten Bedingungen versprochen wird, wird die Welt von nunmehr 40 Jahren in der Lage sein, sich auszahlen zu lassen?

Wie viel kostet es, die unbekannten Krankheiten der Zukunft zu behandeln?

Es gibt buchstäblich Billionen von Dollars in diesen Fragen, und die fortgeschrittenen Volkswirtschaften der Welt könnten nicht funktionieren, wenn nicht für Versicherungsmathematiker, die es ermöglichen, Risiken zu berechnen und zu steuern.

Die schlechte Nachricht ist, dass die Welt weniger vorhersehbar wird. Die gute Nachricht ist, dass die Prognosewerkzeuge viel intelligenter werden. Eine in Baltimore ansässige Firma namens Insilico Medicine baut tiefe neuronale Netzwerke - Computer mit einer Art künstlicher Intelligenz, die maschinelles Lernen ermöglicht -, um die Gesundheit von Individuen besser vorhersagen und verfolgen zu können. Vor kurzem veröffentlichten Wissenschaftler Erkenntnisse aus einem solchen Netzwerk, um Gesundheit und Alterung anhand einer einfachen Blutprobe zu verfolgen.

"Versicherungsmathematiker gehören vielleicht zu den am wenigsten berühmten Wissenschaftlern und machen nicht oft Schlagzeilen, aber diese Wissenschaftler bringen die Wirtschaft der Welt in Schwung", sagt Alex Zhavoronkov, CEO von Insilico. "Versicherungsmathematiker sind für die Erstellung von Sterbetafeln verantwortlich, bei denen ein Dezimalpunkt zu Billionen Dollar an Verbindlichkeiten und ausgefeilten Risikomodellen mit globalen Auswirkungen führen kann."

Die Forscher bildeten das Netzwerk mit 60.000 Blutproben aus, die an Alter und Geschlecht des Spenders gebunden waren. Durch die Analyse der chemischen Verbindungen im Blut konnte die Maschine „lernen“, welche Substanzen mit Personen eines bestimmten Alters in Verbindung gebracht wurden, und dies zur Vorhersage des Alters neu eingeführter Proben verwenden. Es lernte auch, welche Verbindungen oder Biomarker als die besten Altersvorhersagen dienten.

Diese Art von künstlicher Intelligenz könnte sich für alle Arten von gesundheitsbezogenen Anwendungen als äußerst nützlich erweisen. Dies könnte zum Beispiel eine Möglichkeit sein, Gesundheitsmaßnahmen für eine große Gruppe von Menschen, die ein bestimmtes Medikament einnehmen, im Zeitverlauf einfach und effektiv nachzuverfolgen. Wenn Ihr Blut voraussagt, dass Sie älter als Ihr Kalenderalter sind, könnte dies ein Zeichen dafür sein, dass Sie auf eine Weise vorzeitig altern, die ansonsten nicht offensichtlich ist oder leicht quantifizierbar ist.

Insilico Medicine geht davon aus, dass die Verlängerung der Lebenserwartung der menschlichen Gesundheit durch künstliche Intelligenz mit ausreichend biologischen Daten und ausreichend fortgeschrittenen Analysewerkzeugen möglich ist. Diese intelligenten Maschinen können eines Tages die Geheimnisse des langen Lebens aufdecken und uns zeigen, wie man den Alterungsprozess verschieben oder umkehren kann. Das ist eine gute Nachricht für Regierungen, die sich mit der Senkung der Gesundheitskosten befassen, und für alle, die daran interessiert sind, für immer zu leben.