कृत्रिम बुद्धिमत्ता दुनिया भर में कैंसर से बचने की दरों को प्रभावित करने वाले जटिल कारकों में नई अंतर्दृष्टि प्रदान कर रही है, यह जानकारी 'एनल्स ऑफ ऑन्कोलॉजी' पत्रिका में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार है। शोधकर्ताओं ने 185 देशों के कैंसर डेटा और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया, जिसमें बेहतर उत्तरजीविता परिणामों से संबंधित प्रमुख चर की पहचान की गई।

एआई मॉडल ने रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपस्थिति और एक राष्ट्र की आर्थिक ताकत जैसे कारकों को बेहतर कैंसर उत्तरजीविता दरों से दृढ़ता से जुड़ा हुआ बताया। यह विश्लेषण प्रत्येक देश की स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के भीतर विशिष्ट चुनौतियों और अवसरों की अधिक सूक्ष्म समझ की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग, एआई का एक उपसमुच्चय है, जिसमें स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने के लिए बड़े डेटासेट पर एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है। इस मामले में, एआई को कैंसर के आंकड़ों और स्वास्थ्य सेवा अवसंरचना डेटा के विशाल संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह पता लगाया जा सके कि किन तत्वों का उत्तरजीविता दरों पर सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा। यह दृष्टिकोण सामान्यीकृत मान्यताओं से परे जाता है और वैश्विक कैंसर असमानताओं पर डेटा-संचालित परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।

शोधकर्ताओं ने कहा, "पहली बार, हमने दुनिया के लगभग हर देश में कैंसर से बचने से जुड़े कारकों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग लागू की है।" मॉडल की जटिल डेटासेट को संसाधित करने और विश्लेषण करने की क्षमता पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों से कहीं अधिक है, जो जटिल संबंधों को उजागर करती है जो अन्यथा छिपे रह सकते हैं।

इस शोध के निहितार्थ नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए महत्वपूर्ण हैं। अपने-अपने देशों में कैंसर से बचने के लिए विशिष्ट कारकों को समझकर, वे हस्तक्षेपों को प्राथमिकता दे सकते हैं और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, रेडियोथेरेपी तक कम पहुंच वाला देश अपने विकिरण चिकित्सा अवसंरचना का विस्तार करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, जबकि दूसरा अपनी सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज प्रणाली को मजबूत करने को प्राथमिकता दे सकता है।

अध्ययन स्वास्थ्य सेवा में डेटा-संचालित निर्णय लेने के महत्व पर भी प्रकाश डालता है। जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ रही है, इसमें कैंसर अनुसंधान और उपचार में क्रांति लाने की क्षमता है, जिससे अधिक व्यक्तिगत और प्रभावी हस्तक्षेप हो सकते हैं। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि यह मॉडल दुनिया भर में कैंसर से बचने की दरों में सुधार के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में काम करेगा। भविष्य का शोध मॉडल को परिष्कृत करने और इसकी सटीकता और भविष्य कहनेवाला क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करने पर ध्यान केंद्रित करेगा।