Según una investigación publicada en la revista Annals of Oncology, se ha utilizado la inteligencia artificial para identificar factores que influyen en las tasas de supervivencia al cáncer en 185 países. El estudio, realizado por investigadores afiliados a la Sociedad Europea de Oncología Médica, empleó el aprendizaje automático para analizar datos sobre el cáncer e información sobre los sistemas de salud, revelando elementos específicos más estrechamente asociados con la mejora de la supervivencia en cada nación.

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 determinantes importantes de las tasas de supervivencia al cáncer. Los investigadores enfatizaron que el modelo va más allá de las observaciones generalizadas, proporcionando información específica de cada país sobre qué cambios en el sistema de salud podrían producir las mejoras más sustanciales en el número de vidas salvadas.

El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, implica el entrenamiento de algoritmos para aprender de los datos sin una programación explícita. En este caso, la IA se entrenó con vastos conjuntos de datos de estadísticas sobre el cáncer y métricas de infraestructura de atención médica para identificar correlaciones y predecir los resultados de supervivencia en función de varios factores de entrada. Este enfoque permite una comprensión más matizada de la compleja interacción entre los sistemas de atención médica y la supervivencia al cáncer que los métodos estadísticos tradicionales.

"Por primera vez, hemos podido aplicar este nivel de IA sofisticada para comprender los impulsores de la supervivencia al cáncer a escala mundial", dijo un investigador principal del proyecto. "Los conocimientos generados pueden informar intervenciones específicas y cambios de política para abordar las debilidades específicas en los sistemas de atención médica y, en última instancia, mejorar los resultados para los pacientes con cáncer en todo el mundo".

Los hallazgos del estudio tienen implicaciones significativas para la política de salud pública y la asignación de recursos. Al identificar los factores más impactantes en cada país, los responsables políticos pueden priorizar las inversiones en áreas que probablemente tengan el mayor efecto en las tasas de supervivencia al cáncer. Por ejemplo, en los países donde el acceso a la radioterapia es limitado, los esfuerzos podrían centrarse en ampliar la capacidad de tratamiento y capacitar a los profesionales de la salud.

El uso de la IA en la investigación del cáncer es un campo en rápida evolución. Los investigadores están explorando nuevas aplicaciones del aprendizaje automático para mejorar la detección, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Se están desarrollando herramientas impulsadas por la IA para analizar imágenes médicas, predecir las respuestas de los pacientes a la terapia y personalizar los planes de tratamiento en función de las características individuales del paciente.

Los investigadores planean refinar aún más el modelo de IA incorporando fuentes de datos adicionales, como información genética y factores de estilo de vida. También tienen como objetivo desarrollar herramientas interactivas que permitan a los responsables políticos y a los profesionales de la salud explorar el impacto potencial de diferentes intervenciones en las tasas de supervivencia al cáncer en sus respectivos países.