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, conduzido por pesquisadores afiliados à Sociedade Europeia de Oncologia Médica, empregou aprendizado de máquina para analisar dados de câncer e informações do sistema de saúde, revelando elementos específicos mais intimamente associados à melhoria da sobrevivência em cada nação.

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 determinantes significativos das taxas de sobrevivência ao câncer. Os pesquisadores enfatizaram que o modelo vai além das observações generalizadas, fornecendo insights específicos de cada país sobre quais mudanças no sistema de saúde poderiam produzir as melhorias mais substanciais na preservação de vidas.

O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, envolve o treinamento de algoritmos para aprender com dados sem programação explícita. Neste caso, a IA foi treinada em vastos conjuntos de dados de estatísticas de câncer e métricas de infraestrutura de saúde para identificar correlações e prever resultados de sobrevivência com base em vários fatores de entrada. Essa abordagem permite uma compreensão mais matizada da complexa interação entre os sistemas de saúde e a sobrevivência ao câncer do que os métodos estatísticos tradicionais.

"Pela primeira vez, fomos capazes de aplicar este nível de IA sofisticada para entender os impulsionadores da sobrevivência ao câncer em escala global", disse um pesquisador líder do projeto. "Os insights gerados podem informar intervenções direcionadas e mudanças de políticas para abordar fraquezas específicas nos sistemas de saúde e, finalmente, melhorar os resultados para pacientes com câncer em todo o mundo."

As descobertas do estudo têm implicações significativas para a política de saúde pública e a alocação de recursos. Ao identificar os fatores de maior impacto em cada país, os formuladores de políticas podem priorizar investimentos em áreas que provavelmente terão o maior efeito nas taxas de sobrevivência ao câncer. Por exemplo, em países onde o acesso à radioterapia é limitado, os esforços podem ser concentrados na expansão da capacidade de tratamento e no treinamento de profissionais de saúde.

O uso de IA na pesquisa do câncer é um campo em rápida evolução. Os pesquisadores estão explorando novas aplicações de aprendizado de máquina para melhorar a detecção, o diagnóstico e o tratamento do câncer. Ferramentas baseadas em IA estão sendo desenvolvidas para analisar imagens médicas, prever as respostas dos pacientes à terapia e personalizar planos de tratamento com base nas características individuais do paciente.

Os pesquisadores planejam refinar ainda mais o modelo de IA, incorporando fontes de dados adicionais, como informações genéticas e fatores de estilo de vida. Eles também pretendem desenvolver ferramentas interativas que permitam que formuladores de políticas e profissionais de saúde explorem o impacto potencial de diferentes intervenções nas taxas de sobrevivência ao câncer em seus respectivos países.