Künstliche Intelligenz wurde eingesetzt, um die Faktoren zu identifizieren, die am engsten mit den Krebsüberlebensraten in 185 Ländern verbunden sind. 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. Dabei wurden wichtige Determinanten des Überlebens aufgedeckt, die von Land zu Land erheblich variieren.

Das KI-Modell identifizierte spezifische Faktoren wie den Zugang zur Strahlentherapie, das Vorhandensein einer allgemeinen Gesundheitsversorgung und die Wirtschaftskraft eines Landes als stark mit verbesserten Krebsüberlebensraten korreliert. Die Forschung legt nahe, dass gezielte Verbesserungen in diesen Bereichen zu erheblichen Erfolgen bei der Rettung von Leben führen könnten, wobei die optimalen Strategien von Land zu Land unterschiedlich sind.

Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, beinhaltet das Trainieren von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizite Programmierung. In diesem Fall wurde die KI mit einer riesigen Sammlung von Krebsstatistiken und Daten zur Gesundheitsinfrastruktur trainiert, um zu erkennen, welche Elemente den größten Einfluss auf die Patientenergebnisse haben. Dieser Ansatz ermöglicht ein differenzierteres Verständnis als traditionelle statistische Methoden, die oft Schwierigkeiten haben, das komplexe Zusammenspiel von Faktoren zu berücksichtigen, die das Krebsüberleben beeinflussen.

"Zum ersten Mal sind wir in der Lage, mit hoher Auflösung die spezifischen Hebel zu erkennen, die jedes Land betätigen kann, um das Krebsüberleben zu verbessern", sagte ein leitender Forscher des Projekts. "Dieser KI-gesteuerte Ansatz bietet politischen Entscheidungsträgern und Fachleuten im Gesundheitswesen eine Roadmap, um Interventionen zu priorisieren und Ressourcen effektiv zu verteilen."

Die Implikationen dieser Forschung gehen über die bloße Identifizierung von Korrelationen hinaus. Durch die Quantifizierung der Auswirkungen verschiedener Faktoren ermöglicht das KI-Modell die Simulation verschiedener politischer Szenarien. So könnte beispielsweise ein Land das Modell nutzen, um die potenziellen Auswirkungen des Ausbaus des Zugangs zur Strahlentherapie oder der Einführung einer allgemeinen Gesundheitsversorgung auf seine Krebsüberlebensraten abzuschätzen.

Die Studie hebt auch die Unterschiede in den Krebsüberlebensraten zwischen Ländern mit hohem und niedrigem Einkommen hervor. Während der Zugang zu fortschrittlichen Behandlungen und Technologien eine Rolle spielt, zeigte das KI-Modell, dass selbst eine grundlegende Gesundheitsinfrastruktur, wie z. B. der Zugang zu diagnostischen Leistungen und unentbehrlichen Medikamenten, einen tiefgreifenden Einfluss auf das Überleben haben kann.

Die Forscher planen, das KI-Modell durch die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen, wie z. B. genetische Informationen und Lebensstilfaktoren, weiter zu verfeinern. Sie wollen auch eine benutzerfreundliche Schnittstelle entwickeln, die es politischen Entscheidungsträgern und Fachleuten im Gesundheitswesen ermöglicht, die Ergebnisse des Modells leicht abzurufen und zu interpretieren. Dies könnte potenziell zu einer stärker evidenzbasierten Entscheidungsfindung und effektiveren Krebsbekämpfungsstrategien weltweit führen.