कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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 जर्नल में प्रकाशित एक शोध के अनुसार है। यूरोपियन सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी से संबद्ध शोधकर्ताओं द्वारा किए गए इस अध्ययन में, मशीन लर्निंग का उपयोग करके कैंसर के डेटा और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण किया गया, जिससे प्रत्येक देश में बेहतर जीवन रक्षा से जुड़े विशिष्ट तत्वों का पता चला।

एआई मॉडल ने कई प्रमुख कारकों को इंगित किया, जिसमें रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपस्थिति और समग्र आर्थिक शक्ति जैसे कैंसर से बचने की दर के महत्वपूर्ण निर्धारक शामिल हैं। शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि मॉडल सामान्यीकृत टिप्पणियों से परे है, जो देश-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि कौन से स्वास्थ्य प्रणाली परिवर्तन जीवन बचाने में सबसे महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग, एआई का एक उपसमुच्चय है, जिसमें स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से सीखने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है। इस मामले में, एआई को कैंसर के आंकड़ों और स्वास्थ्य सेवा अवसंरचना मेट्रिक्स के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था ताकि सहसंबंधों की पहचान की जा सके और विभिन्न इनपुट कारकों के आधार पर जीवन रक्षा परिणामों की भविष्यवाणी की जा सके। यह दृष्टिकोण पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों की तुलना में स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों और कैंसर से बचने के बीच जटिल अंतःक्रिया की अधिक सूक्ष्म समझ की अनुमति देता है।

परियोजना के एक प्रमुख शोधकर्ता ने कहा, "पहली बार, हम वैश्विक स्तर पर कैंसर से बचने के चालकों को समझने के लिए इस स्तर की परिष्कृत एआई को लागू करने में सक्षम हुए हैं।" "उत्पन्न अंतर्दृष्टि स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों में विशिष्ट कमजोरियों को दूर करने और अंततः दुनिया भर में कैंसर रोगियों के लिए परिणामों में सुधार करने के लिए लक्षित हस्तक्षेपों और नीतिगत परिवर्तनों को सूचित कर सकती है।"

अध्ययन के निष्कर्षों का सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति और संसाधन आवंटन के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। प्रत्येक देश में सबसे प्रभावशाली कारकों की पहचान करके, नीति निर्माता उन क्षेत्रों में निवेश को प्राथमिकता दे सकते हैं जिनके कैंसर से बचने की दर पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ने की संभावना है। उदाहरण के लिए, जिन देशों में रेडियोथेरेपी तक पहुंच सीमित है, वहां उपचार क्षमता का विस्तार करने और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है।

कैंसर अनुसंधान में एआई का उपयोग तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है। शोधकर्ता कैंसर का पता लगाने, निदान और उपचार में सुधार के लिए मशीन लर्निंग के नए अनुप्रयोगों की खोज कर रहे हैं। एआई-संचालित उपकरण विकसित किए जा रहे हैं ताकि चिकित्सा छवियों का विश्लेषण किया जा सके, चिकित्सा के प्रति रोगी की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी की जा सके और व्यक्तिगत रोगी विशेषताओं के आधार पर उपचार योजनाओं को निजीकृत किया जा सके।

शोधकर्ताओं की योजना आनुवंशिक जानकारी और जीवनशैली कारकों जैसे अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके एआई मॉडल को और परिष्कृत करने की है। उनका लक्ष्य इंटरैक्टिव टूल विकसित करना भी है जो नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को अपने-अपने देशों में कैंसर से बचने की दर पर विभिन्न हस्तक्षेपों के संभावित प्रभाव का पता लगाने की अनुमति देगा।