কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বব্যাপী ক্যান্সারে বেঁচে থাকার হারের উপর প্রভাব বিস্তারকারী জটিল কারণগুলোর নতুন অন্তর্দৃষ্টি দিচ্ছে, অ্যানালস অফ অনকোলজি জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুসারে। গবেষকরা ১৮৫টি দেশের ক্যান্সার ডেটা এবং স্বাস্থ্য ব্যবস্থার তথ্য বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছেন, যা উন্নত বেঁচে থাকার ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত মূল চলকগুলো চিহ্নিত করে।

এআই মডেলটি রেডিওথেরাপির সুবিধা, সর্বজনীন স্বাস্থ্য সুরক্ষার উপস্থিতি এবং একটি দেশের অর্থনৈতিক শক্তিকে ক্যান্সারে বেঁচে থাকার উন্নত হারের সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কিত হিসাবে চিহ্নিত করেছে। এই বিশ্লেষণ প্রতিটি দেশের স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার মধ্যেকার নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগগুলোর আরও সূক্ষ্ম ধারণা দেয়।

মেশিন লার্নিং, এআই-এর একটি উপসেট, যেখানে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে বৃহৎ ডেটাসেটে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই ক্ষেত্রে, এআইকে ক্যান্সার পরিসংখ্যান এবং স্বাস্থ্যসেবা অবকাঠামো ডেটার একটি বিশাল সংগ্রহের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যাতে কোন উপাদানগুলোর বেঁচে থাকার হারের উপর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে তা বোঝা যায়। এই পদ্ধতিটি সাধারণীকৃত অনুমান থেকে সরে গিয়ে বিশ্বব্যাপী ক্যান্সার বৈষম্যের উপর ডেটা-চালিত দৃষ্টিকোণ সরবরাহ করে।

গবেষকরা বলেছেন, "এই প্রথম, আমরা প্রায় প্রতিটি দেশে ক্যান্সারে বেঁচে থাকার সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত কারণগুলো সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করেছি।" মডেলটির জটিল ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের ক্ষমতা ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে যায়, যা জটিল সম্পর্কগুলো প্রকাশ করে যা অন্যথায় লুকানো থাকতে পারত।

এই গবেষণার ফলাফল নীতিনির্ধারক এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের জন্য তাৎপর্যপূর্ণ। তাদের নিজ নিজ দেশে ক্যান্সারে বেঁচে থাকাকে চালিত করে এমন নির্দিষ্ট কারণগুলো বোঝার মাধ্যমে, তারা অগ্রাধিকার ভিত্তিতে হস্তক্ষেপ করতে এবং আরও কার্যকরভাবে সম্পদ বরাদ্দ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, রেডিওথেরাপির স্বল্প সুবিধা সম্পন্ন একটি দেশ তার রেডিয়েশন থেরাপি অবকাঠামো সম্প্রসারণের দিকে মনোযোগ দিতে পারে, আবার অন্য দেশ তার সর্বজনীন স্বাস্থ্য সুরক্ষা ব্যবস্থা জোরদার করতে অগ্রাধিকার দিতে পারে।

গবেষণাটি স্বাস্থ্যসেবার ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের গুরুত্বের উপরও জোর দেয়। এআই প্রযুক্তি ক্রমাগত উন্নতির সাথে সাথে, ক্যান্সারের গবেষণা এবং চিকিৎসায় বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনার সম্ভাবনা রয়েছে, যা আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং কার্যকর হস্তক্ষেপের দিকে পরিচালিত করবে। গবেষকরা আশা করছেন যে এই মডেলটি বিশ্বব্যাপী ক্যান্সারে বেঁচে থাকার হার উন্নত করার জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হিসেবে কাজ করবে। ভবিষ্যতের গবেষণা মডেলটিকে আরও পরিমার্জন এবং এর নির্ভুলতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা আরও বাড়ানোর জন্য অতিরিক্ত ডেটা উৎস অন্তর্ভুক্ত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করবে।