平均寿命受多重因素影响
人均预期寿命并非固定数值，而是受多种变量共同作用的结果。除早期疾病诊疗、规律运动、均衡膳食及压力管理等传统健康因素外，人工智能在健康监测与风险预测领域的应用正日益深化。
Life2Vec：基于生命事件序列的AI预测模型
丹麦研究人员开发了一款名为Life2Vec的大型语言模型（LLM）。该模型基于Transformer架构，通过分析健康状况、教育背景、职业、收入及婚姻等重要生活事件序列，从性格特征到预期寿命等多个维度进行综合预测。
研究团队指出，Life2Vec有望推动医疗行业变革，尤其在疾病早期发现与及时干预方面具有重要应用价值。该模型在涵盖丹麦人口的数据集上训练，据称能以78%的准确率预测个体死亡时间。
数据验证与伦理挑战并存
DTU研究人员最初利用保险行业数据进行验证，分析了2008年至2016年间数千名投保人的记录，并成功预测了其在2020年的生存状态。
尽管基于生活事件分析的AI模型已成为新兴重要应用领域，但高准确率预测仍需时间检验。与此同时，随着技术落地，相关的伦理规范与隐私保护问题也亟待解决。