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. Das KI-Modell analysierte Krebsdaten und Informationen über Gesundheitssysteme, um zu ermitteln, welche Elemente, wie z. B. Zugang zu Strahlentherapie, allgemeine Gesundheitsversorgung und Wirtschaftskraft, am stärksten mit verbesserten Überlebensraten in den einzelnen Ländern korrelieren.

Forscher der European Society for Medical Oncology entwickelten das Modell für maschinelles Lernen, um die großen Unterschiede im Krebsüberleben weltweit zu verstehen. Maschinelles Lernen, eine Untergruppe der KI, ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen, ohne explizite Programmierung. In diesem Fall wurde die KI mit einem riesigen Datensatz trainiert, um Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren und den Ergebnissen des Krebsüberlebens zu erkennen.

Die Studie ergab, dass die Faktoren, die das Krebsüberleben beeinflussen, von Land zu Land erheblich variieren. In einigen Ländern war beispielsweise der Zugang zu fortschrittlichen Behandlungsmöglichkeiten wie der Strahlentherapie ein entscheidender Faktor, während in anderen die Stärke des gesamten Gesundheitssystems und die Verfügbarkeit einer allgemeinen Gesundheitsversorgung eine größere Rolle spielten. Auch die Wirtschaftskraft erwies sich als Schlüsselfaktor, der den Zugang sowohl zur Prävention als auch zur Behandlung beeinflusst.

"Dies ist das erste Mal, dass wir in der Lage sind, KI zu nutzen, um ein so detailliertes Verständnis der Faktoren zu erhalten, die das Krebsüberleben auf globaler Ebene beeinflussen", sagte Dr. [Fiktional Name], leitender Forscher des Projekts. "Das Modell ermöglicht es uns, die spezifischen Bereiche zu identifizieren, in denen Interventionen die größten Auswirkungen auf die Rettung von Leben haben könnten, und zwar Land für Land."

Die Auswirkungen dieser Forschung sind weitreichend. Durch die Identifizierung der spezifischen Hebel, die das Krebsüberleben in jedem Land verbessern können, können politische Entscheidungsträger und Gesundheitsdienstleister fundiertere Entscheidungen über die Ressourcenallokation und die Verbesserung des Gesundheitssystems treffen. Dies könnte zu effektiveren Strategien zur Senkung der Krebssterblichkeit und zur Verbesserung der Patientenergebnisse weltweit führen.

Das KI-Modell bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zum Verständnis komplexer gesundheitlicher Herausforderungen. Im Gegensatz zu traditionellen statistischen Methoden kann maschinelles Lernen nicht-lineare Beziehungen und Interaktionen zwischen mehreren Variablen aufdecken und so ein differenzierteres und umfassenderes Bild der beteiligten Faktoren liefern. Dies ist besonders wichtig im Zusammenhang mit Krebs, wo das Überleben von einer Vielzahl miteinander verbundener Faktoren beeinflusst wird.

Die Forscher planen, das KI-Modell durch die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen, wie z. B. genetische Informationen und Lebensstilfaktoren, weiter zu verfeinern. Sie hoffen auch, eine benutzerfreundliche Plattform zu entwickeln, die es politischen Entscheidungsträgern und Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, auf einfache Weise auf die Erkenntnisse des Modells zuzugreifen und diese zur Untermauerung von Entscheidungen zu nutzen. Das ultimative Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um die globale Krebslast zu verringern und die Überlebensraten für alle zu verbessern.