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 von Forschern der European Society for Medical Oncology durchgeführte Studie nutzte maschinelles Lernen, um Krebsdaten und Informationen über Gesundheitssysteme zu analysieren und spezifische Elemente aufzudecken, die am engsten mit einem verbesserten Überleben in den einzelnen Ländern verbunden sind.

Das KI-Modell identifizierte mehrere Schlüsselfaktoren, darunter den Zugang zur Strahlentherapie, das Vorhandensein einer allgemeinen Gesundheitsversorgung und die allgemeine Wirtschaftskraft, als wesentliche Determinanten der Krebsüberlebensraten. Die Forscher betonten, dass das Modell über verallgemeinerte Beobachtungen hinausgeht und länderspezifische Einblicke in die gesundheitssystemischen Veränderungen gibt, die die größten Verbesserungen bei der Rettung von Leben bewirken könnten.

Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, beinhaltet das Trainieren von Algorithmen, um aus Daten zu lernen, ohne explizite Programmierung. In diesem Fall wurde die KI mit umfangreichen Datensätzen von Krebsstatistiken und Kennzahlen der Gesundheitsinfrastruktur trainiert, um Korrelationen zu identifizieren und Überlebensergebnisse auf der Grundlage verschiedener Eingabefaktoren vorherzusagen. Dieser Ansatz ermöglicht ein differenzierteres Verständnis des komplexen Zusammenspiels zwischen Gesundheitssystemen und Krebsüberleben als traditionelle statistische Methoden.

"Zum ersten Mal konnten wir diese hochentwickelte KI einsetzen, um die Triebkräfte des Krebsüberlebens auf globaler Ebene zu verstehen", sagte ein leitender Forscher des Projekts. "Die gewonnenen Erkenntnisse können gezielte Interventionen und politische Änderungen ermöglichen, um spezifische Schwächen in den Gesundheitssystemen zu beheben und letztendlich die Ergebnisse für Krebspatienten weltweit zu verbessern."

Die Ergebnisse der Studie haben erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheitspolitik und die Ressourcenallokation. Durch die Identifizierung der wichtigsten Faktoren in jedem Land können politische Entscheidungsträger Investitionen in Bereiche priorisieren, die voraussichtlich die größten Auswirkungen auf die Krebsüberlebensraten haben werden. In Ländern, in denen der Zugang zur Strahlentherapie begrenzt ist, könnten beispielsweise Anstrengungen unternommen werden, um die Behandlungskapazität zu erweitern und medizinisches Fachpersonal auszubilden.

Der Einsatz von KI in der Krebsforschung ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Forscher untersuchen neue Anwendungen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Krebserkennung, -diagnose und -behandlung. KI-gestützte Werkzeuge werden entwickelt, um medizinische Bilder zu analysieren, das Ansprechen der Patienten auf die Therapie vorherzusagen und Behandlungspläne auf der Grundlage individueller Patientenmerkmale zu personalisieren.

Die Forscher planen, das KI-Modell durch die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen, wie z. B. genetische Informationen und Lebensstilfaktoren, weiter zu verfeinern. Sie wollen auch interaktive Werkzeuge entwickeln, die es politischen Entscheidungsträgern und medizinischem Fachpersonal ermöglichen, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Interventionen auf die Krebsüberlebensraten in ihren jeweiligen Ländern zu untersuchen.