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 modelo de IA analizó datos sobre el cáncer e información sobre el sistema de salud para determinar qué factores, como el acceso a la radioterapia, la cobertura sanitaria universal y la fortaleza económica, están más estrechamente asociados con la mejora de las tasas de supervivencia en cada nación.

Investigadores de la Sociedad Europea de Oncología Médica desarrollaron el modelo de aprendizaje automático para ir más allá de las comprensiones generalizadas de la supervivencia al cáncer y señalar áreas específicas y prácticas de mejora dentro de cada país. El estudio marca la primera vez que se aplica la IA a tal escala mundial para analizar los determinantes de la supervivencia al cáncer.

El modelo de IA funciona identificando patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos que podrían pasar desapercibidos para los métodos estadísticos tradicionales. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con datos existentes para reconocer las relaciones entre las variables. En este caso, la IA se entrenó con datos relacionados con la incidencia del cáncer, la disponibilidad de tratamiento, la infraestructura sanitaria y los indicadores socioeconómicos de cada país. Una vez entrenado, el modelo puede predecir cómo los cambios en factores específicos podrían afectar las tasas de supervivencia al cáncer.

"Esta IA proporciona una nueva y poderosa lente para comprender la compleja interacción de factores que afectan la supervivencia al cáncer", dijo un investigador principal del proyecto. "Al identificar las áreas más críticas de mejora en cada país, podemos ayudar a los responsables políticos y a los proveedores de atención médica a tomar decisiones más informadas sobre la asignación de recursos y las estrategias de atención médica".

Los hallazgos sugieren que, si bien la cobertura sanitaria universal es un factor importante en muchos países, las intervenciones específicas necesarias para mejorar la supervivencia al cáncer varían ampliamente. Por ejemplo, en algunas naciones, aumentar el acceso a la radioterapia puede tener el impacto más significativo, mientras que en otras, fortalecer los servicios de atención primaria o mejorar los programas de detección del cáncer podría ser más eficaz.

El estudio también destacó la importancia de la fortaleza económica, pero señaló que los recursos económicos por sí solos no garantizan una mejor supervivencia al cáncer. El modelo de IA reveló que la asignación eficiente de recursos y las políticas sanitarias eficaces son cruciales para traducir la prosperidad económica en mejores resultados de salud.

Los investigadores creen que este modelo de IA puede ser una herramienta valiosa para guiar los esfuerzos de control del cáncer en todo el mundo. Al proporcionar información específica de cada país, puede ayudar a adaptar las intervenciones a las necesidades y desafíos únicos de cada nación. El equipo planea perfeccionar aún más el modelo incorporando fuentes de datos adicionales, como información genética y factores de estilo de vida, para proporcionar una comprensión aún más completa de los determinantes de la supervivencia al cáncer. El objetivo final es crear un recurso dinámico y continuamente actualizado que pueda informar las políticas de control del cáncer y mejorar los resultados para los pacientes de todo el mundo.