कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का उपयोग 185 देशों में कैंसर से बचने की दरों को प्रभावित करने वाले कारकों की पहचान करने के लिए किया गया है। यह जानकारी 'एनल्स ऑफ ऑन्कोलॉजी' नामक पत्रिका में प्रकाशित एक शोध के अनुसार है। इस अध्ययन में, मशीन लर्निंग (जो कि एआई का एक उपसमुच्चय है) का उपयोग करके कैंसर के डेटा और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण किया गया ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से तत्व राष्ट्र-दर-राष्ट्र आधार पर बेहतर जीवन रक्षा के साथ सबसे अधिक मजबूती से जुड़े हैं।

एआई मॉडल ने कई प्रमुख कारकों को इंगित किया, जिसमें रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपस्थिति और समग्र आर्थिक शक्ति शामिल हैं, जो बेहतर कैंसर जीवन रक्षा परिणामों से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े हैं। शोधकर्ताओं का मानना है कि यह पहली बार है जब मशीन लर्निंग को कैंसर जीवन रक्षा असमानताओं को समझने के लिए इतने बड़े वैश्विक पैमाने पर लागू किया गया है।

इस संदर्भ में, मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम को विशिष्ट पैटर्न के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना बड़े डेटासेट के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है। एआई डेटा की विशाल मात्रा को छानता है, यह जानने के लिए कि कौन से चर किसी विशेष परिणाम की सबसे अधिक भविष्यवाणी करते हैं, इस मामले में, कैंसर जीवन रक्षा। यह दृष्टिकोण पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों की तुलना में अधिक सूक्ष्म समझ की अनुमति देता है, जो अक्सर पूर्व-परिभाषित परिकल्पनाओं पर निर्भर करते हैं।

यूरोपीय सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी के एक प्रतिनिधि, जो कि शोध का स्रोत है, ने कहा, "यह एआई मॉडल यह समझने के लिए एक शक्तिशाली नया दृष्टिकोण प्रदान करता है कि दुनिया भर में कैंसर से बचने की दरें इतनी नाटकीय रूप से क्यों भिन्न हैं।" "यह उन स्वास्थ्य प्रणाली परिवर्तनों पर प्रकाश डालता है जो देश-दर-देश जीवन बचाने में सबसे बड़ा बदलाव ला सकते हैं।"

इस शोध के निहितार्थ दूरगामी हैं। विशिष्ट, कार्रवाई योग्य कारकों की पहचान करके, नीति निर्माता और स्वास्थ्य सेवा प्रशासक अपने संबंधित देशों के भीतर कैंसर की देखभाल में सुधार के लिए हस्तक्षेप को प्राथमिकता दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एआई मॉडल इंगित करता है कि रेडियोथेरेपी तक पहुंच की कमी किसी विशेष राष्ट्र में जीवन रक्षा के लिए एक बड़ी बाधा है, तो रेडियोथेरेपी बुनियादी ढांचे के विस्तार और कर्मियों को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है।

अध्ययन सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज के महत्व को भी रेखांकित करता है। मजबूत सार्वभौमिक स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों वाले देशों में कैंसर से बचने की दर बेहतर होती है, यह सुझाव देते हुए कि देखभाल तक समान पहुंच परिणाम का एक महत्वपूर्ण निर्धारक है।

हालांकि एआई मॉडल मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, शोधकर्ताओं का कहना है कि यह कैंसर जीवन रक्षा का निश्चित भविष्यवक्ता नहीं है। जीवनशैली विकल्प, आनुवंशिक पूर्वाग्रह और पर्यावरणीय जोखिम जैसे अन्य कारक भी भूमिका निभाते हैं। इसके अलावा, मॉडल केवल उतना ही अच्छा है जितना कि वह डेटा जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया है, और डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता देशों के बीच काफी भिन्न हो सकती है।

आगे देखते हुए, शोधकर्ताओं ने अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके और चर के बीच अधिक जटिल अंतःक्रियाओं की खोज करके एआई मॉडल को परिष्कृत करने की योजना बनाई है। वे व्यक्तिगत रोगी विशेषताओं के आधार पर व्यक्तिगत हस्तक्षेप विकसित करने की भी उम्मीद करते हैं, जिससे कैंसर के परिणामों को दुनिया भर में बेहतर बनाने के लिए एआई की शक्ति का और लाभ उठाया जा सके। स्वास्थ्य सेवा में एआई का निरंतर विकास और अनुप्रयोग जटिल स्वास्थ्य चुनौतियों को समझने और उनका समाधान करने की हमारी क्षमता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।