وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة "Annals of Oncology"، يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة حول العوامل المعقدة التي تؤثر على معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان في جميع أنحاء العالم. استخدم الباحثون التعلم الآلي لتحليل بيانات السرطان ومعلومات النظام الصحي من 185 دولة، وتحديد المتغيرات الرئيسية التي ترتبط بتحسين نتائج البقاء على قيد الحياة.

حدد نموذج الذكاء الاصطناعي عوامل مثل الوصول إلى العلاج الإشعاعي، ووجود تغطية صحية شاملة، والقوة الاقتصادية للدولة باعتبارها مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بتحسين معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان. يتيح هذا التحليل فهمًا أكثر دقة للتحديات والفرص المحددة داخل النظام الصحي لكل بلد.

يتضمن التعلم الآلي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات دون برمجة صريحة. في هذه الحالة، تم تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من إحصاءات السرطان وبيانات البنية التحتية للرعاية الصحية لتمييز العناصر التي كان لها التأثير الأكبر على معدلات البقاء على قيد الحياة. يتجاوز هذا النهج الافتراضات المعممة ويقدم منظورًا قائمًا على البيانات حول التفاوتات العالمية في مرض السرطان.

صرح الباحثون: "لأول مرة، قمنا بتطبيق التعلم الآلي لتحديد العوامل الأكثر ارتباطًا بمعدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان في كل دولة تقريبًا في جميع أنحاء العالم". تتجاوز قدرة النموذج على معالجة وتحليل مجموعات البيانات المعقدة الطرق الإحصائية التقليدية، مما يكشف عن علاقات معقدة قد تظل مخفية بخلاف ذلك.

تعتبر الآثار المترتبة على هذا البحث مهمة لواضعي السياسات والمتخصصين في الرعاية الصحية. من خلال فهم العوامل المحددة التي تدفع معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان في بلدانهم، يمكنهم تحديد أولويات التدخلات وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، قد تركز الدولة التي تعاني من ضعف الوصول إلى العلاج الإشعاعي على توسيع البنية التحتية للعلاج الإشعاعي، بينما قد تعطي دولة أخرى الأولوية لتعزيز نظام التغطية الصحية الشاملة الخاص بها.

تسلط الدراسة الضوء أيضًا على أهمية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في الرعاية الصحية. مع استمرار تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن لديها القدرة على إحداث ثورة في أبحاث وعلاج السرطان، مما يؤدي إلى تدخلات أكثر تخصيصًا وفعالية. يأمل الباحثون أن يكون هذا النموذج بمثابة أداة قيمة لتحسين معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان في جميع أنحاء العالم. ستركز الأبحاث المستقبلية على تحسين النموذج ودمج مصادر بيانات إضافية لزيادة تحسين دقته وقدراته التنبؤية.