जर्नल एनल्स ऑफ ऑन्कोलॉजी में प्रकाशित शोध के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का उपयोग 185 देशों में कैंसर से बचने की दर से सबसे अधिक जुड़े कारकों की पहचान करने के लिए किया गया है। यूरोपियन सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी से संबद्ध शोधकर्ताओं द्वारा किए गए इस अध्ययन में, कैंसर के आंकड़ों और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया गया, जिससे देश-दर-देश आधार पर जीवित रहने के प्रमुख निर्धारकों का पता चला।

एआई मॉडल ने कई कारकों को बेहतर कैंसर उत्तरजीविता से महत्वपूर्ण रूप से जोड़ा, जिसमें रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपस्थिति और समग्र आर्थिक शक्ति शामिल है। शोधकर्ताओं का कहना है कि मॉडल स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों और रोगी परिणामों के बीच जटिल अंतःक्रिया की पिछली व्यापक-आधारित विश्लेषणों की तुलना में अधिक विस्तृत समझ प्रदान करता 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 विभिन्न प्रकार के कैंसर के लिए जीवित रहने की दर के सबसे अधिक भविष्य कहनेवाला कारकों को जानने के लिए कैंसर रजिस्ट्री डेटा, सामाजिक-आर्थिक संकेतकों और स्वास्थ्य सेवा अवसंरचना मेट्रिक्स के विशाल संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया था।

अध्ययन के प्रमुख लेखक डॉ. अन्या शर्मा ने कहा, "पहली बार, हमारे पास एक ऐसा उपकरण है जो विशिष्ट देशों में कैंसर से बचने की दर में सुधार के लिए अनुकूलित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।" "यह एआई मॉडल हमें सामान्यीकरण से आगे बढ़ने और प्रत्येक राष्ट्र की अनूठी परिस्थितियों के लिए सबसे प्रभावशाली हस्तक्षेपों की पहचान करने की अनुमति देता है।"

अध्ययन के निष्कर्षों का सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। उन विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान करके जहां सुधारों की सबसे अधिक आवश्यकता है, सरकारें और स्वास्थ्य सेवा संगठन संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जिन देशों में रेडियोथेरेपी तक पहुंच सीमित है, वहां उपचार क्षमता के विस्तार में निवेश से जीवित रहने की दर में पर्याप्त लाभ हो सकता है। इसी तरह, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज को मजबूत करने से यह सुनिश्चित हो सकता है कि अधिक रोगियों को समय पर और किफायती देखभाल मिले।

कैंसर अनुसंधान में एआई का उपयोग तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है। शोधकर्ता प्रारंभिक पहचान में सुधार, उपचार योजनाओं को निजीकृत करने और चिकित्सा के प्रति रोगी की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग के नए अनुप्रयोगों की खोज कर रहे हैं। नवीनतम विकास में चिकित्सा छवियों, जैसे एक्स-रे और एमआरआई का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग शामिल है, ताकि कैंसर के सूक्ष्म संकेतों की पहचान की जा सके जो मानव रेडियोलॉजिस्ट द्वारा छूट सकते हैं।

जबकि एआई कैंसर की देखभाल को आगे बढ़ाने के लिए जबरदस्त क्षमता प्रदान करता है, विशेषज्ञों का कहना है कि यह मानव विशेषज्ञता का प्रतिस्थापन नहीं है। अध्ययन में शामिल नहीं हुए एक मेडिकल ऑन्कोलॉजिस्ट डॉ. डेविड ली ने कहा, "एआई कैंसर की हमारी समझ को बढ़ाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, लेकिन नैदानिक अनुभव और रोगी की प्राथमिकताओं के संदर्भ में इसके निष्कर्षों की व्याख्या करना आवश्यक है।"

शोधकर्ताओं ने अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके और जीवनशैली विकल्पों और पर्यावरणीय जोखिमों जैसे अन्य कारकों के कैंसर से बचने पर प्रभाव की खोज करके एआई मॉडल को और परिष्कृत करने की योजना बनाई है। उन्हें एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस विकसित करने की भी उम्मीद है जो नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को मॉडल के निष्कर्षों को आसानी से एक्सेस और व्याख्या करने की अनुमति देगा।