Death Clock ist eine KI-gestützte Langlebigkeits-App, die im Juli 2024 auf den Markt kommt. Sie wurde mehr als 125.000 Mal heruntergeladen und sorgte schnell für Aufsehen.
Das Ziel dieser Anwendung? Sensibilisieren Sie die Nutzer für ihren Lebensstil und ermutigen Sie sie, Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Lebenserwartung zu ergreifen.
Nach Angaben der amerikanischen Medien Bloomberg basiert die Anwendung auf einem KI-Modell, das auf einer Datenbank trainiert wurde, die mehr als 1.200 Studien zur Lebenserwartung mit fast 53 Millionen Teilnehmern umfasst. Es analysiert verschiedene Faktoren wie Ernährung, Bewegung, Stress und Schlafqualität, um ein wahrscheinliches Sterbedatum abzuschätzen.
Laut Brent Franson, dem Entwickler der Anwendung, bietet diese Methode viel genauere Prognosen als herkömmliche Sterbetafeln. Obwohl das Konzept makaber erscheinen mag, gefällt Death Clock den Benutzern. Die Anwendung zeigt einen Countdown an, der den voraussichtlichen Tag Ihres Todes ankündigt, begleitet von einer „letzten Abschiedsnachricht“, dargestellt durch die Silhouette des Schnitters. Allerdings gehört sie zu den beliebtesten Apps in der Kategorie Gesundheit und Fitness.
Die Grenzen der Prognose
Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass KI zwar genauere Schätzungen liefern kann, es jedoch immer unvorhersehbare Variablen wie Unfälle oder Pandemien gibt. Darüber hinaus können auch immaterielle Faktoren wie Stress oder Einsamkeit die Lebenserwartung beeinflussen. In Belgien wird der Unterschied in der Lebenserwartung zwischen den Reichsten und den Ärmsten im Alter von 40 Jahren auf etwa 10 bis 15 Jahre geschätzt.
Diese Lücke variiert je nach den verschiedenen Studien und verwendeten Methoden, spiegelt jedoch die sozioökonomischen Ungleichheiten wider, die sich direkt auf die Lebensspanne des Einzelnen auswirken. Menschen mit einem besser gestellten sozioökonomischen Hintergrund haben aufgrund des besseren Zugangs zur Gesundheitsversorgung, einer ausgewogenen Ernährung und gesünderen Lebensbedingungen im Allgemeinen eine höhere Lebenserwartung. Umgekehrt sind Menschen, die in Armut leben, stärker Risikofaktoren wie schwierigen Arbeitsbedingungen, unbehandelten Krankheiten und einem weniger gesunden Lebensstil ausgesetzt.
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