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 identificar qué elementos, como el acceso a la radioterapia, la cobertura sanitaria universal y la fortaleza económica, se correlacionan más fuertemente 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 comprender las vastas disparidades en la supervivencia al cáncer a nivel mundial. El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, permite a las computadoras aprender de los datos sin una programación explícita. En este caso, la IA se entrenó con un conjunto de datos masivo para reconocer patrones y relaciones entre varios factores y los resultados de la supervivencia al cáncer.

El estudio reveló que los factores que impactan la supervivencia al cáncer variaban significativamente de un país a otro. Por ejemplo, en algunas naciones, el acceso a opciones de tratamiento avanzadas como la radioterapia fue un determinante crítico, mientras que en otras, la fortaleza del sistema de salud en general y la disponibilidad de cobertura sanitaria universal jugaron un papel más importante. La fortaleza económica también surgió como un factor clave, que influye en el acceso tanto a la atención preventiva como al tratamiento.

"Esta es la primera vez que hemos podido utilizar la IA para obtener una comprensión tan granular de los factores que impulsan la supervivencia al cáncer a escala mundial", dijo el Dr. [Nombre Ficticio], investigador principal del proyecto. "El modelo nos permite identificar las áreas específicas donde las intervenciones podrían tener el mayor impacto en salvar vidas, país por país".

Las implicaciones de esta investigación son de gran alcance. Al identificar las palancas específicas que pueden mejorar la supervivencia al cáncer en cada nación, los responsables políticos y los proveedores de atención médica pueden tomar decisiones más informadas sobre la asignación de recursos y las mejoras del sistema de atención médica. Esto podría conducir a estrategias más eficaces para reducir la mortalidad por cáncer y mejorar los resultados de los pacientes en todo el mundo.

El modelo de IA ofrece una herramienta poderosa para comprender los desafíos de salud complejos. A diferencia de los métodos estadísticos tradicionales, el aprendizaje automático puede descubrir relaciones no lineales e interacciones entre múltiples variables, proporcionando una imagen más matizada y completa de los factores en juego. Esto es particularmente importante en el contexto del cáncer, donde la supervivencia está influenciada por una multitud de factores interconectados.

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 esperan desarrollar una plataforma fácil de usar que permita a los responsables políticos y a los proveedores de atención médica acceder fácilmente a la información del modelo y utilizarla para informar la toma de decisiones. El objetivo final es aprovechar el poder de la IA para reducir la carga mundial del cáncer y mejorar las tasas de supervivencia para todos.