La inteligencia artificial se ha utilizado para identificar factores que influyen en las tasas de supervivencia al cáncer en 185 países, según una investigación publicada en la revista Annals of Oncology. El estudio, que utiliza el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, analizó datos sobre el cáncer e información sobre los sistemas de salud para determinar qué elementos se correlacionan más fuertemente con una mejor supervivencia en cada país.

El modelo de IA identificó varios factores clave, incluido el acceso a la radioterapia, la presencia de cobertura sanitaria universal y la fortaleza económica general, como elementos significativamente relacionados con mejores resultados de supervivencia al cáncer. Los investigadores creen que esta es la primera vez que se aplica el aprendizaje automático a tal escala mundial para comprender las disparidades en la supervivencia al cáncer.

El aprendizaje automático, en este contexto, implica el entrenamiento de algoritmos para identificar patrones y relaciones dentro de grandes conjuntos de datos sin una programación explícita para cada patrón específico. La IA examina grandes cantidades de datos, aprendiendo a reconocer qué variables son más predictivas de un resultado particular, en este caso, la supervivencia al cáncer. Este enfoque permite una comprensión más matizada que los métodos estadísticos tradicionales, que a menudo se basan en hipótesis predefinidas.

"Este modelo de IA proporciona una nueva y poderosa lente para comprender por qué las tasas de supervivencia al cáncer difieren tan drásticamente en todo el mundo", declaró un representante de la Sociedad Europea de Oncología Médica, la fuente de la investigación. "Destaca qué cambios en el sistema de salud podrían marcar la mayor diferencia para salvar vidas, país por país".

Las implicaciones de esta investigación son de gran alcance. Al identificar factores específicos y prácticos, los responsables políticos y los administradores de la atención médica pueden priorizar las intervenciones para mejorar la atención del cáncer dentro de sus respectivos países. Por ejemplo, si el modelo de IA indica que la falta de acceso a la radioterapia es una barrera importante para la supervivencia en una nación en particular, los esfuerzos pueden centrarse en la expansión de la infraestructura de radioterapia y la capacitación del personal.

El estudio también subraya la importancia de la cobertura sanitaria universal. Los países con sistemas de atención médica universal sólidos tienden a tener mejores tasas de supervivencia al cáncer, lo que sugiere que el acceso equitativo a la atención es un determinante crítico del resultado.

Si bien el modelo de IA proporciona información valiosa, los investigadores advierten que no es un predictor definitivo de la supervivencia al cáncer. Otros factores, como las elecciones de estilo de vida, las predisposiciones genéticas y las exposiciones ambientales, también juegan un papel. Además, el modelo es tan bueno como los datos con los que se entrena, y la calidad y la disponibilidad de los datos pueden variar significativamente entre países.

De cara al futuro, los investigadores planean refinar el modelo de IA incorporando fuentes de datos adicionales y explorando interacciones más complejas entre las variables. También esperan desarrollar intervenciones personalizadas basadas en las características individuales del paciente, aprovechando aún más el poder de la IA para mejorar los resultados del cáncer en todo el mundo. El desarrollo y la aplicación continuos de la IA en la atención médica representan un avance significativo en nuestra capacidad para comprender y abordar desafíos de salud complejos.