A inteligência artificial foi usada para identificar fatores que influenciam as taxas de sobrevivência ao câncer em 185 países, de acordo com uma pesquisa publicada na revista Annals of Oncology. O estudo, que utiliza aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, analisou dados de câncer e informações do sistema de saúde para determinar quais elementos se correlacionam mais fortemente com a melhora da sobrevivência em cada país.

O modelo de IA identificou vários fatores-chave, incluindo o acesso à radioterapia, a presença de cobertura universal de saúde e a força econômica geral, como estando significativamente ligados a melhores resultados de sobrevivência ao câncer. Os pesquisadores acreditam que esta é a primeira vez que o aprendizado de máquina é aplicado em uma escala global para entender as disparidades na sobrevivência ao câncer.

O aprendizado de máquina, neste contexto, envolve o treinamento de algoritmos para identificar padrões e relacionamentos dentro de grandes conjuntos de dados sem programação explícita para cada padrão específico. A IA examina grandes quantidades de dados, aprendendo a reconhecer quais variáveis são mais preditivas de um determinado resultado, neste caso, a sobrevivência ao câncer. Essa abordagem permite uma compreensão mais matizada do que os métodos estatísticos tradicionais, que geralmente se baseiam em hipóteses predefinidas.

"Este modelo de IA fornece uma nova e poderosa lente para entender por que as taxas de sobrevivência ao câncer diferem tão drasticamente em todo o mundo", afirmou um representante da Sociedade Europeia de Oncologia Médica, a fonte da pesquisa. "Ele destaca quais mudanças no sistema de saúde poderiam fazer a maior diferença para salvar vidas, país a país."

As implicações desta pesquisa são de longo alcance. Ao identificar fatores específicos e acionáveis, os formuladores de políticas e os administradores de saúde podem priorizar intervenções para melhorar o tratamento do câncer em seus respectivos países. Por exemplo, se o modelo de IA indicar que a falta de acesso à radioterapia é uma grande barreira à sobrevivência em uma determinada nação, os esforços podem ser concentrados na expansão da infraestrutura de radioterapia e no treinamento de pessoal.

O estudo também ressalta a importância da cobertura universal de saúde. Os países com sistemas robustos de saúde universal tendem a ter melhores taxas de sobrevivência ao câncer, sugerindo que o acesso equitativo aos cuidados é um determinante crítico do resultado.

Embora o modelo de IA forneça informações valiosas, os pesquisadores alertam que ele não é um preditor definitivo da sobrevivência ao câncer. Outros fatores, como escolhas de estilo de vida, predisposições genéticas e exposições ambientais, também desempenham um papel. Além disso, o modelo é tão bom quanto os dados com os quais é treinado, e a qualidade e a disponibilidade dos dados podem variar significativamente entre os países.

Olhando para o futuro, os pesquisadores planejam refinar o modelo de IA, incorporando fontes de dados adicionais e explorando interações mais complexas entre as variáveis. Eles também esperam desenvolver intervenções personalizadas com base nas características individuais do paciente, alavancando ainda mais o poder da IA para melhorar os resultados do câncer em todo o mundo. O desenvolvimento e a aplicação contínuos da IA na área da saúde representam um avanço significativo em nossa capacidade de entender e enfrentar desafios complexos de saúde.