অ্যানালস অফ অনকোলজি জার্নালে প্রকাশিত গবেষণা অনুসারে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial intelligence) ১৮৫টি দেশের ক্যান্সারে বেঁচে থাকার হারের সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত কারণগুলো সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়েছে। ইউরোপীয় সোসাইটি ফর মেডিকেল অনকোলজির সাথে যুক্ত গবেষকদের দ্বারা পরিচালিত এই গবেষণায়, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ক্যান্সারের ডেটা এবং স্বাস্থ্য ব্যবস্থার তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়েছে এবং দেশ-ভিত্তিক বেঁচে থাকার মূল নির্ধারকগুলো প্রকাশ করা হয়েছে।

এআই মডেলটি (AI model) বেশ কয়েকটি কারণকে চিহ্নিত করেছে যা ক্যান্সারে বেঁচে থাকার উন্নতিতে উল্লেখযোগ্যভাবে যুক্ত, যার মধ্যে রয়েছে রেডিওথেরাপির সুবিধা, সার্বজনীন স্বাস্থ্য সুরক্ষার উপস্থিতি এবং সামগ্রিক অর্থনৈতিক শক্তি। গবেষকরা বলছেন যে এই মডেলটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং রোগীর ফলাফলের মধ্যে জটিল সম্পর্ককে আগের বিস্তৃত বিশ্লেষণের চেয়ে আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে।

মেশিন লার্নিং, এআই-এর একটি উপসেট, যেখানে অ্যালগরিদমকে বৃহৎ ডেটাসেটের ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যাতে কোনো সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই নিদর্শন সনাক্ত করা যায় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়। এই ক্ষেত্রে, এআইকে (AI) ক্যান্সারের রেজিস্ট্রির ডেটা, আর্থ-সামাজিক সূচক এবং স্বাস্থ্যসেবা অবকাঠামোর মেট্রিক্সের একটি বিশাল সংগ্রহের ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যাতে বিভিন্ন ক্যান্সারের প্রকারের জন্য কোন কারণগুলি বেঁচে থাকার হারের সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাস দিতে পারে তা জানা যায়।

"এই প্রথম, আমাদের কাছে এমন একটি সরঞ্জাম রয়েছে যা নির্দিষ্ট দেশে ক্যান্সারে বেঁচে থাকার উন্নতি কিভাবে করা যায় সে সম্পর্কে উপযুক্ত অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে," বলেছেন গবেষণার প্রধান লেখক ডঃ Anya Sharma। "এই এআই মডেলটি (AI model) আমাদের সাধারণীকরণ থেকে সরে গিয়ে প্রতিটি দেশের অনন্য পরিস্থিতির জন্য সবচেয়ে প্রভাবশালী হস্তক্ষেপগুলো সনাক্ত করতে সহায়তা করে।"

গবেষণার ফলাফল জনস্বাস্থ্য নীতির জন্য তাৎপর্যপূর্ণ। উন্নতির জন্য সবচেয়ে বেশি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলো চিহ্নিত করে, সরকার এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি আরও কার্যকরভাবে সম্পদ বরাদ্দ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যে দেশগুলিতে রেডিওথেরাপির সুবিধা সীমিত, সেখানে চিকিৎসার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বিনিয়োগ করলে বেঁচে থাকার হারে যথেষ্ট উন্নতি হতে পারে। একইভাবে, সার্বজনীন স্বাস্থ্য সুরক্ষাকে শক্তিশালী করা নিশ্চিত করতে পারে যে আরও বেশি রোগী সময় মতো এবং সাশ্রয়ী মূল্যে যত্ন পাচ্ছেন।

ক্যান্সার গবেষণায় এআই-এর ব্যবহার দ্রুত বিকাশমান একটি ক্ষেত্র। গবেষকরা প্রাথমিক সনাক্তকরণ উন্নত করতে, চিকিৎসার পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকৃত করতে এবং থেরাপিতে রোগীর প্রতিক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দিতে মেশিন লার্নিংয়ের নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করছেন। সর্বশেষ উন্নয়নের মধ্যে রয়েছে মেডিকেল ইমেজ, যেমন এক্স-রে এবং এমআরআই বিশ্লেষণ করতে এআই-এর ব্যবহার, যা ক্যান্সারের সূক্ষ্ম লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে পারে যা মানব রেডিওলজিস্টদের দ্বারা মিস হয়ে যেতে পারে।

এআই ক্যান্সার যত্নের উন্নতির জন্য প্রচুর সম্ভাবনা সরবরাহ করলেও বিশেষজ্ঞরা সতর্ক করেছেন যে এটি মানুষের দক্ষতার বিকল্প নয়। "এআই ক্যান্সার সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়াকে আরও বাড়িয়ে তুলতে একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে, তবে ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতা এবং রোগীর পছন্দের প্রেক্ষাপটে এর ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করা অপরিহার্য," বলেছেন ডঃ David Lee, একজন মেডিকেল অনকোলজিস্ট যিনি এই গবেষণায় জড়িত ছিলেন না।

গবেষকরা অতিরিক্ত ডেটা উৎস অন্তর্ভুক্ত করে এবং জীবনযাত্রার পছন্দ এবং পরিবেশগত এক্সপোজারের মতো অন্যান্য কারণগুলির ক্যান্সার বেঁচে থাকার উপর প্রভাব অন্বেষণ করে এআই মডেলটিকে (AI model) আরও পরিমার্জন করার পরিকল্পনা করছেন। তারা একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস তৈরি করার আশা করছেন যা নীতিনির্ধারক এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের মডেলের ফলাফলগুলি সহজে অ্যাক্সেস এবং ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করবে।