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। एआई मॉडल ने कैंसर के डेटा और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण करके यह पता लगाया कि कौन से तत्व, जैसे कि रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज और आर्थिक शक्ति, प्रत्येक देश में बेहतर जीवित रहने की दरों के साथ सबसे अधिक मजबूती से जुड़े हैं।

यूरोपीय सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी के शोधकर्ताओं ने विश्व स्तर पर कैंसर से बचने की दरों में भारी असमानताओं को समझने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया। मशीन लर्निंग, एआई का एक उपसमुच्चय है, जो कंप्यूटरों को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से सीखने की अनुमति देता है। इस मामले में, एआई को विभिन्न कारकों और कैंसर से बचने के परिणामों के बीच पैटर्न और संबंधों को पहचानने के लिए एक विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।

अध्ययन से पता चला कि कैंसर से बचने को प्रभावित करने वाले कारक एक देश से दूसरे देश में काफी भिन्न थे। उदाहरण के लिए, कुछ देशों में, रेडियोथेरेपी जैसे उन्नत उपचार विकल्पों तक पहुंच एक महत्वपूर्ण निर्धारक थी, जबकि अन्य में, समग्र स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की ताकत और सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपलब्धता ने अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। आर्थिक शक्ति भी एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में उभरी, जो निवारक देखभाल और उपचार दोनों तक पहुंच को प्रभावित करती है।

परियोजना के प्रमुख शोधकर्ता डॉ. [काल्पनिक नाम] ने कहा, "यह पहली बार है जब हम वैश्विक स्तर पर कैंसर से बचने को चलाने वाले कारकों की इतनी बारीक समझ प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करने में सक्षम हुए हैं।" "मॉडल हमें उन विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति देता है जहां हस्तक्षेप से जीवन बचाने में सबसे बड़ा प्रभाव पड़ सकता है, देश दर देश।"

इस शोध के निहितार्थ दूरगामी हैं। प्रत्येक राष्ट्र में कैंसर से बचने की दर में सुधार करने वाले विशिष्ट कारकों की पहचान करके, नीति निर्माता और स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संसाधन आवंटन और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में सुधार के बारे में अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं। इससे कैंसर से होने वाली मौतों को कम करने और दुनिया भर में रोगियों के परिणामों में सुधार के लिए अधिक प्रभावी रणनीतियाँ बन सकती हैं।

एआई मॉडल जटिल स्वास्थ्य चुनौतियों को समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों के विपरीत, मशीन लर्निंग कई चर के बीच गैर-रैखिक संबंधों और अंतःक्रियाओं को उजागर कर सकता है, जिससे खेलने वाले कारकों की अधिक सूक्ष्म और व्यापक तस्वीर मिलती है। यह कैंसर के संदर्भ में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां जीवित रहना कई परस्पर जुड़े कारकों से प्रभावित होता है।

शोधकर्ताओं की योजना आनुवंशिक जानकारी और जीवनशैली कारकों जैसे अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके एआई मॉडल को और परिष्कृत करने की है। उन्हें एक उपयोगकर्ता के अनुकूल मंच विकसित करने की भी उम्मीद है जो नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को मॉडल की अंतर्दृष्टि तक आसानी से पहुंचने और निर्णय लेने के लिए उनका उपयोग करने की अनुमति देता है। अंतिम लक्ष्य कैंसर के वैश्विक बोझ को कम करने और सभी के लिए जीवित रहने की दर में सुधार के लिए एआई की शक्ति का लाभ उठाना है।