AI Death Calculator: Voiko Tekoäly Ennustaa Elinikäsi Tarkasti?

Mikä on tekoälyn kuolemalaskin?

AI Death Calculators ovat tekoälyn käyttämiä ennakoivia työkaluja, joilla voidaan arvioida yksilön elinajanodote analysoimalla erilaisia ​​henkilökohtaisia ​​tietopisteitä. Nämä laskimet arvioivat tekijöitä, kuten ikää, sukupuolta, elämäntapatottumuksia (ruokavalio, liikunta, tupakointi), genetiikkaa ja sairaushistoriaa tarjotakseen yksilöllisiä oivalluksia. Hyödyntämällä kehittyneitä malleja, kuten koneoppimista ja syväoppimista, ne voivat tunnistaa kuvioita monimutkaisissa tietojoukoissa ja hyödyntää laajaa terveystietoa. Näiden käyttäytymismallien, terveysmerkkien ja kuolleisuusriskien välisten korrelaatioiden avulla tekoälyn kuolemalaskurit tarkentavat ennusteitaan ajan myötä ja tarjoavat entistä tarkempia elinikäarvioita. Niiden kyky oppia ja kalibroida uudelleen varmistaa, että ennusteet pysyvät viimeisimpien terveystrendien ja tietojen kehityksen mukaisina, mikä tekee niistä kiehtovan yhdistelmän teknologiaa ja terveydenhuollon innovaatioita.

Ymmärryksen ja sitoutumisen parantamiseksi tekoälyn kuolemalaskurit sisältävät nykyään usein luotuja kuvia, jotka edustavat visuaalisesti terveystietoja ja elinajanodotetekijöitä. Nämä kuvat voivat havainnollistaa, kuinka erilaiset elämäntapavalinnat, geneettiset taipumukset tai terveystrendit vaikuttavat pitkäikäisyyteen tehden monimutkaisista tiedoista helpommin saatavilla ja helpompia tulkita. Visualisoimalla oivalluksia nämä luodut kuvat auttavat käyttäjiä näkemään valintojensa mahdolliset vaikutukset ja rohkaisevat ennakoivia askeleita kohti terveellisempää elämäntapaa.

Kuinka tekoäly laskee elinikäennusteita

Tietojenkäsittely ja algoritmit

AI Death Calculators käyttävät kehittyneitä algoritmeja monimutkaisten terveyteen liittyvien tietojen käsittelemiseen ja muuttavat raakasyötteet merkityksellisiksi oivalluksiksi elinajanodoteesta. Keskeisiin algoritmeihin kuuluu usein koneoppimismalleja (ML) ja syväoppimismalleja (DL), jotka voivat mukautua ja kehittyä ajan myötä. Esimerkiksi ML-mallit käyttävät historiallisia tietoja kuvioiden tunnistamiseen, kun taas DL-mallit, joita käytetään usein suurempien tietojoukkojen analysointiin, voivat havaita monimutkaisempia korrelaatioita, mikä parantaa ennusteen tarkkuutta.

Tulojen tyypit

Näiden laskimien analysoimat syötteet sisältävät laajan valikoiman terveyteen ja elämäntapaan liittyviä tekijöitä:

• Väestötiedot: ikä, sukupuoli ja maantieteellinen sijainti.
• Elämäntottumukset: Ruokavalio, liikunta, unen laatu ja tavat, kuten tupakointi tai alkoholin käyttö.
• Terveyshistoria: Aiemmat sairaudet, lääkkeiden käyttö ja mielenterveystila.
• Genetiikka: Perheen sairaushistoria tai geneettiset taipumukset, jos saatavilla.

Big Datan rooli

Bigdatalla on ratkaiseva rooli tekoälyn elinikäennusteiden tarkentamisessa. Käyttämällä miljoonien terveystietueiden tietoja tutkijat voivat jatkuvasti parantaa mallien tarkkuutta ja havaita vivahteikkaat kuviot, jotka eivät välttämättä näy pienemmissä tietojoukoissa. Tämän laajan tietopankin avulla tekoäly voi tehdä luotettavampia ja kattavampia ennusteita, jotka kehittyvät uuden tiedon myötä.

Tekniset parannukset: puettavat laitteet ja terveyssovellukset

Puettavat laitteet ja terveyssovellukset parantavat tekoälylaskuria tarjoamalla reaaliaikaista tietoa:

• Puettavat laitteet: Seuraa sykettä, unen laatua ja päivittäistä aktiivisuustasoa tarjoten tasaisen datavirran mallien analysoitavaksi.
• Terveyssovellukset: Kerää tietoa ruokailutottumuksista, liikunnasta ja muista käyttäytymismalleista, jotka tarjoavat näkemyksiä elämäntapojen vaikutuksista terveyteen.

Kuinka tarkkoja tekoälyn kuolemalaskurit ovat?

Tutkimus tekoälyn ennustavista kyvyistä terveydessä

Tekoälyn terveyden ennustuskykyä koskeva tutkimus on osoittanut lupaavia tuloksia erityisesti sellaisilla aloilla kuin sairausriskin arviointi, varhainen havaitseminen ja eliniän arvioiminen. Tutkimukset osoittavat, että tekoälymallit, erityisesti syväoppimista käyttävät, voivat tunnistaa malleja ja korrelaatioita, jotka eivät välttämättä ole ilmeisiä ihmisanalyytikoille. Nämä mallit voivat integroida useita tietotyyppejä (esim. geneettisiä, käyttäytymiseen liittyviä ja ympäristöllisiä) terveysennusteiden tarkkuuden parantamiseksi, mikä usein ylittää perinteiset menetelmät tietyissä yhteyksissä, kuten sydän- ja verisuoniriskissä tai diabeteksen puhkeamisessa.

Tekoäly vs. perinteiset vakuutusmatemaattiset taulukot

Verrattuna perinteisiin vakuutusmatemaattisiin taulukoihin, jotka perustuvat väestökeskiarvoihin ja tavallisiin terveystekijöihin, tekoälymallit tarjoavat yksilöllisemmän lähestymistavan. Vaikka vakuutusmatemaattisissa taulukoissa käytetään ikää, sukupuolta ja muutamia terveysmittareita, tekoäly voi sisältää paljon laajemman valikoiman tietopisteitä, mukaan lukien reaaliaikaiset terveystiedot puetettavista laitteista. Inhimilliset arviot perustuvat myös pitkälti ammatilliseen kokemukseen, mutta niistä saattaa puuttua tarkkuus, jota tekoälymallit saavuttavat datapohjaisen analyysin avulla.

Yritykset, jotka tarjoavat eliniän ennustustyökaluja

Useat yritykset ja sovellukset tarjoavat nyt käyttöiän ennustustyökaluja, jotka integroivat tekoälyn räätälöityjen näkemysten saamiseksi:

• Elinajanlaskurit: Käytä perusterveystietoja ja tarkenna arvioita tekoälyn avulla.
• Geenipohjaiset alustat: Jotkut yritykset analysoivat geneettisiä tietoja riskitekijöiden ja pitkäikäisyyden arvioimiseksi.
• Puettavat integroidut sovellukset: Nämä työkalut synkronoidaan puettavien laitteiden kanssa analysoidakseen reaaliaikaisia ​​terveysmittareita ja tarjotakseen dynaamisia elinikäennusteita.

Ennusteen tarkkuuteen vaikuttavat tekijät

Tekoälyennusteiden tarkkuus riippuu useista tekijöistä:

• Tietojen laatu: Luotettavammat tiedot johtavat parempiin ennusteisiin. epätäydelliset tai puolueelliset tiedot voivat vääristää tuloksia.
• Syöttöalue: Laajemmat tiedot, kuten genetiikka ja elämäntapakäyttäytyminen, mahdollistavat tarkempien näkemysten saamiseksi.
• Mallin monimutkaisuus: Kehittyneet tekoälymallit voivat käsitellä monimutkaista dataa, mutta saattavat vaatia enemmän laskentaresursseja ja viritystä.
• Ulkoiset muuttujat: Ennalta arvaamattomat tekijät, kuten äkilliset terveystapahtumat tai ympäristön muutokset, voivat vaikuttaa pitkän aikavälin tarkkuuteen.

Eettiset ja tietosuojaongelmat

Henkilötietojen jakamisen riskit

Henkilökohtaisten ja arkaluonteisten tietojen jakaminen voi johtaa erilaisiin turvallisuus- ja tietosuojaongelmiin:

• Identiteettivarkaus: Henkilötietojen altistuminen lisää identiteettivarkauksien riskiä, ​​kun pahantahtoiset toimijat voivat käyttää näitä tietoja vilpillisiin toimiin.
• Taloudelliset riskit: Luvaton pääsy taloustietoihin voi johtaa varastettuihin varoihin tai luvattomiin tapahtumiin.
• Yksityisyyden menettäminen: Arkaluonteiset tiedot, kun niitä jaetaan tai käytetään väärin, voivat johtaa yksityisyyden menettämiseen, mikä usein vaikuttaa henkilökohtaiseen ja työelämään.

Elinikäennusteiden psykologiset vaikutukset

Ennusteen saamisella omasta eliniästä voi olla merkittäviä psykologisia vaikutuksia, mukaan lukien:

• Ahdistus ja stressi: Tällaiset ennusteet voivat aiheuttaa jatkuvaa ahdistusta elinajanodoteesta, mikä saattaa vaikuttaa henkiseen hyvinvointiin.
• Pakkokäyttäytyminen: Yksilöt voivat kehittää pakkomielteistä terveyskäyttäytymistä tai pakko-oireisia rutiineja yrittäessään ”päihittää todennäköisyydet”.
• Heikentynyt elämänlaatu: Negatiivinen elinikäennuste saattaa saada jotkut vetäytymään toiminnoista, joista he kerran nauttivat, mikä vaikuttaa elämään tyytyväisyyteen.

Tekoälyn etiikka terveydenhuollossa

Tekoälyn käyttö terveydenhuollossa herättää eettisiä huolenaiheita sen mahdollisista vaikutuksista sekä potilaisiin että terveydenhuollon tarjoajiin:

• Potilaan autonomia: Tekoälyyn perustuvat lääketieteelliset päätökset voivat heikentää potilaan hallintaa terveysvalintojensa suhteen, mikä voi johtaa tyytymättömyyteen tai noudattamatta jättämiseen.
• Harha ja epätasa–arvo: Tekoälymallit voivat tahattomasti säilyttää tiedoissa havaitut harhan, mikä johtaa epätasa-arvoiseen terveydenhuoltoon ja syrjäytyneiden yhteisöjen hoitoon.
• Teknologiaan luottaminen: Liiallinen riippuvuus tekoälystä voi johtaa kriittisen ajattelun tai henkilökohtaisen vastuun heikkenemiseen terveydenhuollossa.

Tekoälyn terveydenhuollon integrointia koskevia huomioita

Tekoäly tarjoaa lupaavia ratkaisuja, mutta tasapainoinen lähestymistapa on välttämätöntä hyödyn maksimoimiseksi ja mahdollisten haittojen vähentämiseksi:

• Tietomurtojen riski: Tiukat suojausprotokollat ​​ovat elintärkeitä estämään tietojen joutuminen vääriin käsiin.
• Vastuullisuus: On tärkeää määritellä vastuullisuus, jos tekoälyjärjestelmä ei pysty toimittamaan tarkkoja terveydenhuollon ennusteita.
• Potilaiden luottamus: Potilaiden luottamuksen rakentaminen ja ylläpitäminen edellyttää tekoälyjärjestelmien läpinäkyvyyttä ja selittää, kuinka ennusteet ja suositukset johdetaan.

Tekoälyn rajoitukset eliniän ennustamisessa

Ihmiselämän luontainen arvaamattomuus

Ihmiselämä on täynnä monimutkaisuutta ja epävarmuutta, jotka tekevät siitä luonnostaan ​​arvaamattoman. Monet tekijät, emotionaalisista vastauksista ainutlaatuisiin henkilökohtaisiin kokemuksiin, vaikuttavat tähän vaihteluun:

• Yksilölliset kokemukset: Jokainen ihminen kohtaa erilaisia ​​elämäntapahtumia, jotka muokkaavat terveyttään ja päätöksiään tavalla, jota mikään ennustava malli ei pysty täysin ennakoimaan.
• Geneettinen monimuotoisuus: Jokaisen yksilön geneettinen rakenne on ainutlaatuinen, ja sen vuorovaikutus ympäristön kanssa on dynaamista, mikä lisää kerroksia arvaamattomuudesta.

Ympäristö- ja elämäntapatekijöiden haasteet tekoälylle

Tekoäly kohtaa rajoituksia, kun se ottaa huomioon monenlaisia ​​ympäristö- ja elämäntapatekijöitä, jotka vaikuttavat ihmisten elämään. Näitä muuttujia on usein vaikea ilmaista määrällisesti ja ne muuttuvat jatkuvasti:

• Sosiaaliset ja taloudelliset tekijät: Tekoälyllä voi olla vaikeuksia ottaa huomioon sosioekonomisen aseman, terveydenhuollon saatavuuden ja sosiaalisten tukiverkostojen vaihtelut, jotka kaikki vaikuttavat terveydellisiin tuloksiin.
• Ruokavalio ja liikunta: Elämäntapavalinnat, kuten ruokavalio ja fyysinen aktiivisuus, ovat syvästi henkilökohtaisia ​​ja voivat muuttua usein, jolloin niitä on vaikea ennustaa tarkasti ajan myötä.
• Ympäristövaikutukset: Ilman, veden laatu ja paikalliset ilmasto-olosuhteet vaikuttavat kaikki terveyteen, ja tekoälyjärjestelmiltä saattaa puuttua tarkkaa, reaaliaikaista tietoa näistä muuttujista.

Onnettomuuksien ja odottamattomien tapahtumien ennustamisen rajoitukset

Tekoäly, kehittyneisyydestä riippumatta, ei voi ennakoida odottamattomia tapahtumia, kuten onnettomuuksia, äkillisiä terveyskriisejä tai odottamattomia elämänmuutoksia:

• Onnettomuudet: Tapahtumat, kuten auto-kolarit tai kaatumiset, ovat luonnostaan ​​arvaamattomia, eikä tekoälymallit voi ennustaa niitä.
• Äkilliset terveysongelmat: Odottamattomia sairauksia tai lääketieteellisiä hätätilanteita ilmaantuu usein varoittamatta tekoälyn ennustuskyvyn ulkopuolella.
• Elämänmuutokset: Suuret muutokset, kuten uramuutokset, muuttoliikkeet tai henkilökohtaiset menetykset, vaikuttavat terveyteen ja elämäntyyliin, mutta tekoäly ei voi ennustaa niitä.

Tekoälyn kuolemalaskurien edut ja käyttötarkoitukset

Tekoälyn positiiviset sovellukset terveydessä

Tekoälypohjaiset työkalut tarjoavat erilaisia ​​myönteisiä sovelluksia, jotka voivat tukea yksilöitä terveellisempään elämään ja ennakoivien terveyspäätösten tekemiseen:

• Motivoimalla terveellisempiä valintoja: Tekoäly voi seurata päivittäisiä tottumuksia ja tarjota henkilökohtaisia ​​ehdotuksia, jotka rohkaisevat käyttäjiä tekemään terveellisempiä elämäntapavalintoja, kuten lisäämään fyysistä aktiivisuutta tai parantamaan unen laatua.
• Varhainen sairauksien havaitseminen: Tekoälymallit voivat analysoida terveystietojen malleja havaitakseen taudin merkit varhaisessa vaiheessa, mikä tarjoaa paremmat mahdollisuudet ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin ja hoitoihin.
• Henkilökohtainen terveysneuvonta: Ymmärtämällä yksilöllisiä terveysmalleja tekoäly voi tarjota henkilökohtaisia ​​neuvoja, auttaa käyttäjiä hallitsemaan kroonisia sairauksia tai parantamaan tiettyjä terveysnäkökohtia.

Elinikälaskurit täydentävinä työkaluina

Vaikka elinikälaskurit eivät olekaan lopullisia, ne voivat täydentää muita terveyden seurantatyökaluja tarjotakseen kokonaisvaltaisen kuvan terveydestä:

• Useiden tietolähteiden yhdistäminen: Kun elinikälaskurit yhdistetään työkaluihin, kuten kuntoseurantalaitteisiin, univalvontaan ja ruokavaliosovelluksiin, ne voivat antaa käyttäjille laajemman näkökulman heidän pitkäikäisyyteensä vaikuttaviin tekijöihin.
• Terveystavoitteiden asettaminen: Elinikälaskurien oivallusten avulla ihmiset voivat asettaa saavutettavissa olevia tavoitteita, kuten stressin vähentämistä tai ruokavalion parantamista, vaikuttaakseen positiivisesti pitkällä aikavälillä terveyteensä.
• Edistymisen seuranta: Elinikätyökalut voivat motivoida käyttäjiä näyttämällä, kuinka elämäntapamuutokset voivat vaikuttaa pitkäikäisyyteen ja rohkaista jatkuvaan parantamiseen.

Käyttötapaukset vakuutus- ja terveydenhuollon ammattilaisille

Tekoälyllä toimivilla elinikälaskureilla ja terveyden seurantatyökaluilla on myös käytännön sovelluksia vakuutusyhtiöille ja terveydenhuollon tarjoajille:

• Vakuutusmerkintä: Vakuutuksenantajat voivat käyttää tekoälyn terveystyökalujen tietoja tehdäkseen tietoisempia vakuutuspäätöksiä, mikä mahdollisesti tarjoaa alhaisempia vakuutusmaksuja henkilöille, joilla on terveellisempiä tapoja.
• Terveysriskien arvioinnit: Terveydenhuollon tarjoajat voivat käyttää tekoälytietoja arvioidakseen paremmin potilasriskejä ja räätälöidäkseen ennaltaehkäiseviä hoitosuunnitelmia, mikä parantaa potilaiden kokonaistuloksia.
• Kroonisten sairauksien hallinta: Terveydenhuollon ammattilaiset voivat käyttää tekoälyä potilastietojen seurantaan ajan mittaan ja auttaa hallitsemaan kroonisia sairauksia henkilökohtaisten suositusten avulla.

Pitäisikö sinun luottaa tekoälyyn eliniän ennustamisessa?

AI Death Calculators käyttämisellä on sekä etuja että rajoituksia. Myönteistä on, että nämä työkalut voivat tarjota arvokkaita näkemyksiä terveystrendeistä ja kannustaa ennakoiviin elämäntapavalintoihin. Ne voivat tuoda esiin alueita, joilla yksilöt voivat parantaa tottumuksiaan tai hakea ennaltaehkäisevää hoitoa, mikä tukee sitoutuneempaa lähestymistapaa henkilökohtaiseen terveyteen. On kuitenkin myös huomioitavia haittoja: elinikäennusteet ovat luonnostaan ​​epävarmoja, ja niihin liiallinen luottaminen voi aiheuttaa tarpeetonta stressiä tai väärän turvallisuuden tunteen. On tärkeää tarkastella näitä ennusteita varoen ja ymmärtää, että ne perustuvat yleistettyyn dataan ja todennäköisyyksiin, eivät varmuuteen. Tekoälyä tulisi käyttää tukena työkaluna, joka täydentää muita terveyskäytäntöjä ja ammatillisia neuvoja, eikä tulevaisuuden lopullisena ennustajana.

Otter AI:n kaltaisten työkalujen lisääntyessä puhutun tiedon transkriptioon ja analysointiin, tekoälyn mahdollisuudet terveydessä ulottuvat perinteistä tiedonkeruuta pidemmälle. Otter AI:n kyky litteroida keskusteluja tarkasti voi tukea terveydenhuollon ammattilaisia ​​seuraamalla elämäntapakeskusteluja, terveystottumuksia ja henkilökohtaisia ​​huolenaiheita, mikä tarjoaa arvokkaan tietolähteen, joka voi täydentää elinikäarvioita. Näiden näkemysten integroiminen mahdollistaa tekoälyn elinkaarilaskurien ottamaan huomioon enemmän vivahteita, mikä voi parantaa elinajanodote-ennusteiden tarkkuutta ja osuvuutta ottamalla huomioon päivittäisessä vuorovaikutuksessa käsitellyt tosielämän tekijät.

ChatGPT:n rooli eliniän ennustamisessa

ChatGPT voi toimia arvokkaana kumppanina tekoälypohjaisten elinikäennusteiden ymmärtämisessä selittämällä näissä laskimissa käytetyt datatekijät ja mallit. Vaikka ChatGPT ei suoraan ennusta elinikää, se voi auttaa selventämään, kuinka elämäntapavalinnat, genetiikka ja terveystiedot vaikuttavat tekoälyn arvioihin, mikä antaa käyttäjille mahdollisuuden tehdä tietoisia päätöksiä tekoälyn näkemysten perusteella. Tämä keskustelupohjainen tekoäly voi vastata kysymyksiin, tarjota ohjeita ja tarjota kontekstia eliniän ennustajiin, mikä tekee monimutkaisista tiedoista helpommin saatavilla ja auttaa käyttäjiä lähestymään näitä työkaluja tasapainoisella näkökulmalla.

Johtopäätös

Tekoälyyn perustuvat elinikäennusteet tarjoavat lupaavia mahdollisuuksia auttamalla ihmisiä ymmärtämään terveysmalleja ja rohkaisemaan myönteisiä elämäntapamuutoksia, mutta niihin liittyy kuitenkin luontaisia ​​rajoituksia. Nämä ennusteet perustuvat tilastollisiin malleihin ja yleistietoihin, jotka eivät voi ottaa huomioon jokaista elämään vaikuttavaa henkilökohtaista ja ympäristötekijää. Vaikka tekoäly voi vaikuttaa terveysvalintoihin lisäämällä tietoisuutta riskitekijöistä ja ehdottamalla terveellisempää käyttäytymistä, on tärkeää lähestyä näitä ennusteita terveellä varovaisuudella. Sen sijaan, että luottaisivat vain AI Death Calculators, ihmisten tulisi nähdä nämä työkalut osana laajempaa terveysstrategiaa, mikä lisää tietoisuutta, mutta ei koskaan korvaa henkilökohtaista lääketieteellistä neuvontaa tai ammatillista harkintaa.

UKK

1. Voiko tekoäly ennustaa elinajanodotetta?

Tekoäly voi antaa arvioita elinajanodoteesta tilastotietojen ja eri terveysindikaattoreiden perusteella havaittujen mallien perusteella, mutta se ei voi ennustaa tarkkaa elinikää. Nämä arviot on johdettu suurista terveyttä, elämäntapoja, genetiikkaa ja ympäristötekijöitä koskevista tietokokonaisuuksista, joiden avulla tekoälymallit voivat tehdä perusteltuja arvauksia pitkäikäisyydestä. Yksittäisten elämäntapahtumien ja ainutlaatuisten olosuhteiden ennakoimattomuuden vuoksi tekoälyn ennusteita tulisi kuitenkin nähdä yleisinä arvioina eikä tarkkoina ennusteina.

2. Kuinka AI Death Calculators toimii?

AI Death Calculators analysoivat valtavia määriä terveyteen liittyvää tietoa, kuten sairaushistoriaa, elämäntottumuksia, perheen terveysmalleja ja väestötietoja elinajanodotearvioiden laatimiseksi. Koneoppimisalgoritmien avulla tekoäly tunnistaa kuvioita ja korrelaatioita, jotka tilastollisesti vaikuttavat elinajanodotteeseen. Laskin arvioi riskitekijöitä ja vertaa yksittäisiä tietoja samankaltaisiin profiileihin saadakseen likimääräisen ikäjakauman tai tietyn iän saavuttamisen todennäköisyyden.

3. Mikä on tarkin elinajanodote?

Tarkimmat elinajanodotteen ennustajat sisältävät yleensä geneettisten, elämäntapa- ja ympäristötekijöiden yhdistelmän. Esimerkiksi perheen sairaushistoria ja nykyiset terveydentilat ovat vahvoja indikaattoreita, koska ne antavat käsityksen geneettisistä riskeistä. Lisäksi elämäntapavalinnoilla, kuten ruokavaliolla, liikunnalla ja stressinhallinnalla, on merkittävä rooli, ja tutkimukset osoittavat, että käyttäytymistekijät voivat vaikuttaa pitkäikäisyyteen jopa enemmän kuin pelkkä genetiikka.

4. Kuinka lasket odotetun elinajan?

Odotettu elinajanodote voidaan laskea vakuutusmatemaattisten taulukoiden tai tilastollisten mallien avulla, joissa otetaan huomioon tekijät, kuten ikä, sukupuoli ja elämäntapariskit. Vakuutusmatemaattiset taulukot käyttävät historiallisia tietoja keskimääräisen eliniän ennustamiseen tietyille väestöryhmille, kun taas yksilöllisemmät lähestymistavat, kuten terveys- ja elämäntapakyselyt tai AI Death Calculators, sisältävät yksittäisiä tietoja. Analysoimalla malleja ja trendejä nämä työkalut tarjoavat elinajanodotearvion, joka perustuu siihen, kuinka samanlaiset tekijät ovat vaikuttaneet toisten pitkäikäisyyteen aiemmin.