L'intelligence artificielle a été utilisée pour identifier les facteurs influençant les taux de survie au cancer dans 185 pays, selon une recherche publiée dans la revue Annals of Oncology. Le modèle d'IA a analysé les données sur le cancer et les informations sur les systèmes de santé afin de déterminer quels facteurs, tels que l'accès à la radiothérapie, la couverture sanitaire universelle et la puissance économique, sont les plus étroitement associés à l'amélioration des taux de survie dans chaque pays.

Des chercheurs de la Société européenne d'oncologie médicale ont développé le modèle d'apprentissage automatique pour dépasser les connaissances générales sur la survie au cancer et identifier des domaines d'amélioration spécifiques et réalisables dans chaque pays. L'étude marque la première fois que l'IA est appliquée à une échelle aussi mondiale pour analyser les déterminants de la survie au cancer.

Le modèle d'IA fonctionne en identifiant des schémas et des corrélations dans de grands ensembles de données qui pourraient échapper aux méthodes statistiques traditionnelles. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont entraînés sur des données existantes pour reconnaître les relations entre les variables. Dans ce cas, l'IA a été entraînée sur des données relatives à l'incidence du cancer, à la disponibilité des traitements, à l'infrastructure des soins de santé et aux indicateurs socio-économiques de chaque pays. Une fois entraîné, le modèle peut prédire comment les changements de facteurs spécifiques pourraient avoir un impact sur les taux de survie au cancer.

« Cette IA offre une nouvelle perspective puissante pour comprendre l'interaction complexe des facteurs qui affectent la survie au cancer », a déclaré un chercheur principal du projet. « En identifiant les domaines d'amélioration les plus critiques dans chaque pays, nous pouvons aider les décideurs politiques et les prestataires de soins de santé à prendre des décisions plus éclairées concernant l'allocation des ressources et les stratégies de soins de santé. »

Les résultats suggèrent que, bien que la couverture sanitaire universelle soit un facteur important dans de nombreux pays, les interventions spécifiques nécessaires pour améliorer la survie au cancer varient considérablement. Par exemple, dans certains pays, l'augmentation de l'accès à la radiothérapie peut avoir l'impact le plus significatif, tandis que dans d'autres, le renforcement des services de soins primaires ou l'amélioration des programmes de dépistage du cancer pourraient être plus efficaces.

L'étude a également souligné l'importance de la puissance économique, mais a noté que les ressources économiques à elles seules ne garantissent pas une meilleure survie au cancer. Le modèle d'IA a révélé qu'une allocation efficace des ressources et des politiques de santé efficaces sont essentielles pour traduire la prospérité économique en améliorations des résultats sanitaires.

Les chercheurs estiment que ce modèle d'IA peut être un outil précieux pour orienter les efforts de lutte contre le cancer dans le monde entier. En fournissant des informations spécifiques à chaque pays, il peut aider à adapter les interventions aux besoins et aux défis uniques de chaque nation. L'équipe prévoit d'affiner davantage le modèle en incorporant des sources de données supplémentaires, telles que des informations génétiques et des facteurs liés au mode de vie, afin de fournir une compréhension encore plus complète des déterminants de la survie au cancer. L'objectif ultime est de créer une ressource dynamique et continuellement mise à jour qui puisse éclairer les politiques de lutte contre le cancer et améliorer les résultats pour les patients du monde entier.