Künstliche Intelligenz wurde eingesetzt, um Faktoren zu identifizieren, die die Krebsüberlebensraten in 185 Ländern beeinflussen. Dies geht aus einer im Fachjournal "Annals of Oncology" veröffentlichten Studie hervor. Die Studie, die maschinelles Lernen, einen Teilbereich der KI, nutzt, analysierte Krebsdaten und Informationen über Gesundheitssysteme, um zu bestimmen, welche Elemente am stärksten mit einem verbesserten Überleben auf nationaler Ebene korrelieren.

Das KI-Modell identifizierte mehrere Schlüsselfaktoren, darunter den Zugang zur Strahlentherapie, das Vorhandensein einer allgemeinen Gesundheitsversorgung und die allgemeine Wirtschaftskraft, die in einem signifikanten Zusammenhang mit besseren Krebsüberlebensergebnissen stehen. Die Forschenden glauben, dass dies das erste Mal ist, dass maschinelles Lernen in einem so globalen Maßstab eingesetzt wurde, um die Unterschiede im Krebsüberleben zu verstehen.

Maschinelles Lernen beinhaltet in diesem Zusammenhang das Trainieren von Algorithmen, um Muster und Beziehungen innerhalb großer Datensätze zu erkennen, ohne explizite Programmierung für jedes spezifische Muster. Die KI durchforstet riesige Datenmengen und lernt, welche Variablen am besten geeignet sind, um ein bestimmtes Ergebnis vorherzusagen, in diesem Fall das Krebsüberleben. Dieser Ansatz ermöglicht ein differenzierteres Verständnis als traditionelle statistische Methoden, die oft auf vordefinierten Hypothesen beruhen.

"Dieses KI-Modell bietet eine leistungsstarke neue Perspektive, um zu verstehen, warum sich die Krebsüberlebensraten weltweit so dramatisch unterscheiden", erklärte ein Vertreter der European Society for Medical Oncology, der Quelle der Forschung. "Es zeigt, welche Veränderungen im Gesundheitssystem den größten Unterschied bei der Rettung von Leben machen könnten, Land für Land."

Die Auswirkungen dieser Forschung sind weitreichend. Durch die Identifizierung spezifischer, umsetzbarer Faktoren können politische Entscheidungsträger und Gesundheitsverwalter Interventionen zur Verbesserung der Krebsversorgung in ihren jeweiligen Ländern priorisieren. Wenn das KI-Modell beispielsweise anzeigt, dass ein fehlender Zugang zur Strahlentherapie ein großes Hindernis für das Überleben in einem bestimmten Land darstellt, können die Bemühungen auf den Ausbau der Strahlentherapie-Infrastruktur und die Ausbildung von Personal konzentriert werden.

Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung einer allgemeinen Gesundheitsversorgung. Länder mit robusten allgemeinen Gesundheitssystemen weisen tendenziell bessere Krebsüberlebensraten auf, was darauf hindeutet, dass ein gleichberechtigter Zugang zur Versorgung ein entscheidender Faktor für das Ergebnis ist.

Obwohl das KI-Modell wertvolle Erkenntnisse liefert, weisen die Forschenden darauf hin, dass es kein definitiver Prädiktor für das Krebsüberleben ist. Auch andere Faktoren wie Lebensstilentscheidungen, genetische Veranlagungen und Umwelteinflüsse spielen eine Rolle. Darüber hinaus ist das Modell nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird, und die Datenqualität und -verfügbarkeit kann zwischen den Ländern erheblich variieren.

Für die Zukunft planen die Forschenden, das KI-Modell durch die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen und die Erforschung komplexerer Wechselwirkungen zwischen Variablen zu verfeinern. Sie hoffen auch, personalisierte Interventionen auf der Grundlage individueller Patientenmerkmale zu entwickeln und so die Leistungsfähigkeit der KI weiter zu nutzen, um die Krebsbehandlung weltweit zu verbessern. Die laufende Entwicklung und Anwendung von KI im Gesundheitswesen stellt einen bedeutenden Fortschritt in unserer Fähigkeit dar, komplexe gesundheitliche Herausforderungen zu verstehen und zu bewältigen.