Cette question a traversé les cultures et les civilisations. Il a donné naissance à une pléthore de religions et de chemins spirituels au cours de milliers d'années, et plus récemment, certaines applications très amusantes.

Mais cette question appelle maintenant une réponse différente, à mesure que la technologie nous rapproche lentement de la prédiction précise de la réponse.

Prédire la durée de vie des personnes, ou leur « espérance de vie personnelle » (PLE) modifierait grandement nos vies.

D'une part, il peut avoir des avantages pour l'élaboration des politiques, et aider à optimiser la santé d'un individu, ou les services qu'ils reçoivent.

Mais l'utilisation abusive potentielle de ces informations par le gouvernement ou le secteur privé pose des risques majeurs pour nos droits et notre vie privée.

Bien qu'il soit actuellement difficile de générer une espérance de vie précise, en raison de la complexité des facteurs qui sous-tendent la durée de vie, les technologies émergentes pourraient en faire une réalité à l'avenir.

Comment calculer l'espérance de vie ?

Prédire l'espérance de vie n'est pas un concept nouveau. Les experts le font au niveau de la population en classant les personnes en groupes, souvent en fonction de la région ou de l'ethnie.

Aussi, des outils tels que le deep learning et l'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour considérer des variables complexes, telles que les données biomédicales, pour prédire l'âge biologique de quelqu'un.

L'âge biologique fait référence à "l'âge" de leur corps, plutôt qu'à leur naissance. Une personne de 30 ans qui fume beaucoup peut avoir un âge biologique plus proche de 40 ans.

Le calcul fiable d'une espérance de vie nécessiterait un système sophistiqué qui prend en compte un large éventail de facteurs environnementaux, géographique, facteurs génétiques et liés au mode de vie – qui ont tous une influence.

Avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, il devient possible d'analyser de plus grandes quantités de données. L’utilisation du deep learning et de l’informatique cognitive, comme avec IBM Watson, aide les médecins à établir des diagnostics plus précis que le seul jugement humain.

Cette, couplé à des analyses prédictives et à une puissance de calcul croissante, signifie que nous pourrions bientôt avoir des systèmes, ou même des applications, qui peut calculer l'espérance de vie.

Il y a une application pour ça

Tout comme les outils existants qui prédisent les taux de survie au cancer, dans les années à venir, nous pourrions voir des applications tenter d'analyser des données pour prédire l'espérance de vie.

Cependant, ils ne seront pas en mesure de fournir une "date de décès", ou même un an de mort.

Le comportement et les activités humaines sont si imprévisibles, c'est presque impossible à mesurer, classer et prédire la durée de vie. Une espérance de vie personnelle, même soigneusement calculé, ne fournirait qu'une « espérance de vie naturelle » basée sur des données génériques optimisées avec des données personnelles.

La clé de l'exactitude serait la qualité et la quantité des données disponibles. Une grande partie de cela serait prise directement de l'utilisateur, y compris le sexe, âge, poids, taille et ethnie.

L'accès aux données des capteurs en temps réel via des trackers de fitness et des montres intelligentes pourrait également surveiller les niveaux d'activité, fréquence cardiaque et tension artérielle. Cela pourrait ensuite être associé à des informations sur le mode de vie telles que la profession, Statut socioéconomique, exercer, alimentation et antécédents médicaux familiaux.

Tout ce qui précède pourrait être utilisé pour classer un individu dans un groupe générique pour calculer l'espérance de vie. Ce résultat serait ensuite affiné au fil du temps grâce à l'analyse des données personnelles, mettre à jour l'espérance de vie d'un utilisateur et lui permettre de la surveiller.

Les deux faces d'une pièce

Les prédictions de l'espérance de vie ont le potentiel d'être bénéfiques pour les individus, les prestataires de services de santé et les gouvernements.

Par exemple, ils rendraient les gens plus conscients de leur état de santé général, et son amélioration ou sa détérioration au fil du temps. Cela peut les motiver à faire des choix de vie plus sains.

Ils pourraient également être utilisés par les compagnies d'assurance pour fournir des services individualisés, comme la façon dont certaines compagnies d'assurance automobile utilisent la technologie de la boîte noire pour réduire les primes des conducteurs plus prudents.

Les gouvernements peuvent être en mesure d'utiliser les prévisions pour allouer plus efficacement des ressources limitées, tels que l'aide sociale et le financement des soins de santé, aux individus et aux zones qui en ont le plus besoin.

Cela dit, il y a probablement un inconvénient.

Les gens peuvent devenir angoissés si leur espérance de vie est étonnamment faible, ou à l'idée d'en avoir un. Cela soulève des inquiétudes quant à l'impact que de telles prédictions pourraient avoir sur les personnes qui souffrent ou risquent de souffrir de problèmes de santé mentale.

Le fait de disposer des données de santé détaillées des personnes pourrait également permettre aux compagnies d'assurance de profiler plus précisément les candidats, entraînant une discrimination à l'encontre de groupes ou d'individus.

Aussi, les sociétés pharmaceutiques pourraient coordonner des campagnes médicales ciblées en fonction de l'espérance de vie des personnes. Et les gouvernements pourraient choisir de taxer les individus différemment, ou restreindre les services pour certaines personnes.

Quand cela arrivera-t-il ?

Les scientifiques travaillent depuis de nombreuses années sur des moyens de prédire l'espérance de vie humaine.

La solution nécessiterait la contribution de spécialistes, y compris des démographes, scientifiques de la santé, scientifiques des données, spécialistes en informatique, programmeurs, médecins et statisticiens.

Bien que la collecte de suffisamment de données soit difficile, nous pouvons probablement nous attendre à voir des progrès dans ce domaine dans les années à venir.

Si c'est le cas, les problèmes liés à la conformité des données, ainsi, et la collaboration avec le gouvernement et les agences étatiques devra être soigneusement gérée. Tout système prédisant l'espérance de vie traiterait des données hautement sensibles, soulevant des problèmes d'éthique et de confidentialité.

Cela attirerait également les cybercriminels, et diverses autres menaces à la sécurité.

Avancer, les mots du Dr Ian Malcolm de Jurassic Park viennent à l'esprit :« Vos scientifiques étaient tellement préoccupés de savoir s'ils pouvaient ou non, ils ne se sont pas arrêtés pour réfléchir s'ils le devaient."

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.