कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का उपयोग 185 देशों में कैंसर से बचने की दर 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। एआई मॉडल ने कैंसर के डेटा और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण करके यह निर्धारित किया कि कौन से कारक, जैसे कि रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज और आर्थिक शक्ति, प्रत्येक देश में बेहतर जीवित रहने की दर से सबसे अधिक जुड़े हैं।

यूरोपीय सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी के शोधकर्ताओं ने कैंसर से बचने के बारे में सामान्य समझ से आगे बढ़ने और व्यक्तिगत देशों के भीतर सुधार के लिए विशिष्ट, कार्रवाई योग्य क्षेत्रों को इंगित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया। यह अध्ययन पहली बार है जब कैंसर से बचने के निर्धारकों का विश्लेषण करने के लिए एआई को इतने बड़े पैमाने पर वैश्विक स्तर पर लागू किया गया है।

एआई मॉडल बड़े डेटासेट के भीतर पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करके काम करता है, जिन्हें पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों द्वारा अनदेखा किया जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को चर के बीच संबंधों को पहचानने के लिए मौजूदा डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस मामले में, एआई को प्रत्येक देश के लिए कैंसर की घटनाओं, उपचार की उपलब्धता, स्वास्थ्य सेवा के बुनियादी ढांचे और सामाजिक-आर्थिक संकेतकों से संबंधित डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल यह अनुमान लगा सकता है कि विशिष्ट कारकों में बदलाव कैंसर से बचने की दर को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।

परियोजना पर काम करने वाले एक प्रमुख शोधकर्ता ने कहा, "यह एआई कैंसर से बचने को प्रभावित करने वाले कारकों की जटिल परस्पर क्रिया को समझने के लिए एक शक्तिशाली नया दृष्टिकोण प्रदान करता है।" "प्रत्येक देश में सुधार के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों की पहचान करके, हम नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को संसाधन आवंटन और स्वास्थ्य सेवा रणनीतियों के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।"

निष्कर्ष बताते हैं कि हालांकि सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज कई देशों में एक महत्वपूर्ण कारक है, लेकिन कैंसर से बचने में सुधार के लिए आवश्यक विशिष्ट हस्तक्षेप व्यापक रूप से भिन्न होते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ देशों में, रेडियोथेरेपी तक पहुंच बढ़ाने का सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है, जबकि अन्य में, प्राथमिक देखभाल सेवाओं को मजबूत करना या कैंसर स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में सुधार करना अधिक प्रभावी हो सकता है।

अध्ययन में आर्थिक शक्ति के महत्व पर भी प्रकाश डाला गया, लेकिन यह भी कहा गया कि केवल आर्थिक संसाधन बेहतर कैंसर से बचाव की गारंटी नहीं देते हैं। एआई मॉडल से पता चला कि आर्थिक समृद्धि को बेहतर स्वास्थ्य परिणामों में बदलने के लिए संसाधनों का कुशल आवंटन और प्रभावी स्वास्थ्य नीतियां महत्वपूर्ण हैं।

शोधकर्ताओं का मानना है कि यह एआई मॉडल दुनिया भर में कैंसर नियंत्रण प्रयासों का मार्गदर्शन करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है। देश-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करके, यह प्रत्येक राष्ट्र की अनूठी जरूरतों और चुनौतियों के अनुरूप हस्तक्षेप करने में मदद कर सकता है। टीम कैंसर से बचने के निर्धारकों की और भी व्यापक समझ प्रदान करने के लिए आनुवंशिक जानकारी और जीवनशैली कारकों जैसे अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके मॉडल को और परिष्कृत करने की योजना बना रही है। अंतिम लक्ष्य एक गतिशील, लगातार अपडेट किया जाने वाला संसाधन बनाना है जो कैंसर नियंत्रण नीतियों को सूचित कर सके और दुनिया भर के रोगियों के लिए परिणामों में सुधार कर सके।