কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ১৮৫টি দেশের ক্যান্সার থেকে বেঁচে থাকার হারের উপর প্রভাব বিস্তারকারী বিষয়গুলো চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়েছে। অ্যানালস অফ অনকোলজি জার্নালে প্রকাশিত গবেষণা অনুসারে, ইউরোপীয় সোসাইটি ফর মেডিকেল অনকোলজির সাথে যুক্ত গবেষকদের দ্বারা পরিচালিত এই গবেষণা, ক্যান্সার ডেটা এবং স্বাস্থ্য ব্যবস্থার তথ্য বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছে এবং প্রতিটি দেশে উন্নতির সাথে সবচেয়ে বেশি সম্পর্কিত নির্দিষ্ট উপাদানগুলো প্রকাশ করেছে।

এআই মডেলটি রেডিওথেরাপির সুবিধা, সার্বজনীন স্বাস্থ্য সুরক্ষার উপস্থিতি এবং সামগ্রিক অর্থনৈতিক শক্তি সহ বেশ কয়েকটি মূল কারণকে ক্যান্সার থেকে বেঁচে থাকার হারের গুরুত্বপূর্ণ নির্ধারক হিসেবে চিহ্নিত করেছে। গবেষকরা জোর দিয়েছেন যে, এই মডেলটি সাধারণীকৃত পর্যবেক্ষণের বাইরেও দেশ-ভিত্তিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা স্বাস্থ্য ব্যবস্থার পরিবর্তনগুলো জীবন বাঁচাতে সবচেয়ে বেশি ফলপ্রসূ হতে পারে।

মেশিন লার্নিং, এআই-এর একটি উপসেট, যেখানে অ্যালগরিদমগুলোকে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই ডেটা থেকে শিখতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এক্ষেত্রে, ক্যান্সার পরিসংখ্যান এবং স্বাস্থ্যসেবা অবকাঠামো মেট্রিক্সের বিশাল ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে এআইকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে, যাতে বিভিন্ন ইনপুট কারণের ওপর ভিত্তি করে পারস্পরিক সম্পর্কগুলো চিহ্নিত করা যায় এবং বেঁচে থাকার ফলাফলগুলো অনুমান করা যায়। এই পদ্ধতিটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং ক্যান্সার থেকে বেঁচে থাকার মধ্যে জটিল সম্পর্ককে ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির চেয়ে আরও সূক্ষ্মভাবে বুঝতে সাহায্য করে।

এই প্রকল্পের প্রধান গবেষক বলেছেন, "এই প্রথম, আমরা বিশ্বব্যাপী ক্যান্সারে বেঁচে থাকার চালিকাশক্তিগুলো বুঝতে অত্যাধুনিক এআই ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছি। এই থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলো স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার নির্দিষ্ট দুর্বলতাগুলো মোকাবিলা করতে এবং শেষ পর্যন্ত বিশ্বজুড়ে ক্যান্সার রোগীদের জন্য ফলাফল উন্নত করতে লক্ষ্যযুক্ত হস্তক্ষেপ এবং নীতি পরিবর্তনগুলো জানাতে পারে।"

এই গবেষণার ফলাফল জনস্বাস্থ্য নীতি এবং সম্পদ বরাদ্দের জন্য তাৎপর্যপূর্ণ। প্রতিটি দেশের সবচেয়ে প্রভাবশালী কারণগুলো চিহ্নিত করে, নীতিনির্ধারকরা এমন ক্ষেত্রগুলোতে বিনিয়োগকে অগ্রাধিকার দিতে পারেন যা ক্যান্সার থেকে বেঁচে থাকার হারের উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যেসব দেশে রেডিওথেরাপির সুবিধা সীমিত, সেখানে চিকিৎসার সক্ষমতা বাড়ানো এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের প্রশিক্ষণের ওপর মনোযোগ দেওয়া যেতে পারে।

ক্যান্সার গবেষণায় এআই-এর ব্যবহার দ্রুত বিকাশমান একটি ক্ষেত্র। গবেষকরা ক্যান্সার সনাক্তকরণ, নির্ণয় এবং চিকিৎসার উন্নতির জন্য মেশিন লার্নিংয়ের নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলো অনুসন্ধান করছেন। মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণ, থেরাপির প্রতি রোগীর প্রতিক্রিয়া অনুমান এবং পৃথক রোগীর বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে চিকিৎসার পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকৃত করতে এআই-চালিত সরঞ্জাম তৈরি করা হচ্ছে।

গবেষকরা জেনেটিক তথ্য এবং জীবনযাত্রার কারণগুলোর মতো অতিরিক্ত ডেটা উৎস অন্তর্ভুক্ত করে এআই মডেলটিকে আরও পরিমার্জন করার পরিকল্পনা করছেন। তারা এমন ইন্টারেক্টিভ সরঞ্জাম তৈরি করতে চান যা নীতিনির্ধারক এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের তাদের নিজ নিজ দেশে ক্যান্সার থেকে বেঁচে থাকার হারের উপর বিভিন্ন হস্তক্ষেপের সম্ভাব্য প্রভাব অন্বেষণ করতে দেবে।