Death Clock es una aplicación de longevidad impulsada por IA que se lanzará en julio de 2024. Se descargó más de 125.000 veces y rápidamente generó revuelo.
¿El objetivo de esta aplicación? Concienciar a los usuarios sobre su estilo de vida y animarles a tomar medidas para mejorar su longevidad.
Según el medio estadounidense Bloomberg, la aplicación funciona con un modelo de IA entrenado a partir de una base de datos que incluye más de 1.200 estudios sobre la esperanza de vida, con casi 53 millones de participantes. Analiza varios factores como la dieta, el ejercicio, el estrés y la calidad del sueño para estimar una fecha probable de muerte.
Según Brent Franson, desarrollador de la aplicación, este método ofrece previsiones mucho más precisas que las tablas de mortalidad tradicionales. Aunque su concepto pueda parecer macabro, Death Clock atrae a los usuarios. La aplicación muestra una cuenta atrás que anuncia el día estimado de tu muerte, acompañada de un mensaje de “adiós final” ilustrado por la silueta de la muerte. Sin embargo, se encuentra entre las aplicaciones más populares en la categoría de Salud y Fitness.
Los límites de la previsión
Sin embargo, es importante recordar que aunque la IA puede proporcionar estimaciones más precisas, siempre hay variables impredecibles, como accidentes o pandemias. Además, factores intangibles, como el estrés o la soledad, también pueden influir en la esperanza de vida. En Bélgica, la diferencia en la esperanza de vida entre los más ricos y los más pobres a la edad de 40 años se estima en alrededor de 10 a 15 años.
Esta brecha varía según los diferentes estudios y metodologías utilizadas, pero refleja las desigualdades socioeconómicas que influyen directamente en la esperanza de vida de los individuos. Las personas de entornos socioeconómicos más favorecidos suelen tener una mayor esperanza de vida, debido a un mejor acceso a la atención sanitaria, una dieta equilibrada y unas condiciones de vida más saludables. Por el contrario, las personas que viven en la pobreza están más expuestas a factores de riesgo como condiciones laborales difíciles, enfermedades no tratadas y un estilo de vida menos saludable.
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