人工知能（AI）が、185カ国の癌生存率に最も密接に関連する要因を特定するために使用された。この研究は、Annals of Oncology誌に掲載されたもので、欧州臨床腫瘍学会（ESMO）の研究者らが実施し、機械学習を用いて癌データと医療システム情報を分析し、国ごとの生存率の重要な決定要因を明らかにした。

AIモデルは、放射線療法へのアクセス、ユニバーサル・ヘルス・カバレッジの存在、および全体的な経済力など、いくつかの要因が癌生存率の向上に大きく関連していることを突き止めた。研究者らは、このモデルは、従来の広範な分析よりも、医療システムと患者アウトカムの間の複雑な相互作用について、より詳細な理解を提供すると述べている。

AIのサブセットである機械学習は、明示的なプログラミングなしにパターンを識別し、予測を行うために、大規模なデータセットでアルゴリズムをトレーニングすることを含む。この場合、AIは、さまざまな癌の生存率を最も予測する要因を識別するために、癌登録データ、社会経済指標、および医療インフラストラクチャのメトリックの膨大なコレクションでトレーニングされた。

「今回初めて、特定の国で癌生存率を向上させる方法について、カスタマイズされた洞察を提供できるツールを手に入れました」と、研究の筆頭著者であるアニヤ・シャルマ博士は述べている。「このAIモデルにより、一般化された見解から脱却し、各国の独自の状況に最も影響を与える介入策を特定することができます。」

この研究の発見は、公衆衛生政策に重要な意味を持つ。改善が最も必要な特定の分野を特定することにより、政府および医療機関は、より効果的にリソースを割り当てることができる。たとえば、放射線療法へのアクセスが制限されている国では、治療能力の拡大に投資することで、生存率が大幅に向上する可能性がある。同様に、ユニバーサル・ヘルス・カバレッジを強化することで、より多くの患者がタイムリーかつ手頃な価格でケアを受けられるようにすることができる。

癌研究におけるAIの利用は、急速に進化している分野である。研究者らは、早期発見を改善し、治療計画をパーソナライズし、治療に対する患者の反応を予測するために、機械学習の新しいアプリケーションを模索している。最新の開発には、X線やMRIなどの医用画像を分析して、人間の放射線科医が見落とす可能性のある癌の微妙な兆候を特定するためにAIを使用することが含まれる。

AIは癌治療の進歩に大きな可能性を提供する一方で、専門家は、それが人間の専門知識の代替にはならないと警告している。「AIは、癌の理解を深めるための強力なツールになり得るが、その発見を臨床経験と患者の好みの文脈で解釈することが不可欠です」と、この研究には関与していない医療腫瘍医のデビッド・リー博士は述べている。

研究者らは、追加のデータソースを組み込み、ライフスタイルの選択や環境への曝露など、他の要因が癌生存に与える影響を調査することにより、AIモデルをさらに改良することを計画している。また、政策立案者や医療専門家がモデルの調査結果に簡単にアクセスして解釈できる、ユーザーフレンドリーなインターフェースの開発も期待している。