Искусственный интеллект был использован для выявления факторов, влияющих на показатели выживаемости при раке в 185 странах, согласно исследованию, опубликованному в журнале Annals of Oncology. В исследовании, с использованием машинного обучения, подмножества ИИ, были проанализированы данные о раке и информация о системах здравоохранения, чтобы определить, какие элементы наиболее тесно связаны с улучшением выживаемости в каждой стране.

Модель ИИ выявила несколько ключевых факторов, включая доступ к лучевой терапии, наличие всеобщего охвата услугами здравоохранения и общую экономическую устойчивость, как факторы, существенно связанные с улучшением результатов выживания при раке. Исследователи считают, что это первый случай применения машинного обучения в таком глобальном масштабе для понимания различий в выживаемости при раке.

Машинное обучение в данном контексте включает в себя обучение алгоритмов выявлению закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных без явного программирования для каждой конкретной закономерности. ИИ просеивает огромные объемы данных, учась распознавать, какие переменные наиболее точно предсказывают конкретный исход, в данном случае выживаемость при раке. Этот подход позволяет получить более тонкое понимание, чем традиционные статистические методы, которые часто опираются на заранее определенные гипотезы.

"Эта модель ИИ предоставляет мощный новый взгляд на понимание того, почему показатели выживаемости при раке так сильно различаются во всем мире", - заявил представитель Европейского общества медицинской онкологии, источника исследования. "Она подчеркивает, какие изменения в системе здравоохранения могут иметь наибольшее значение для спасения жизней, в каждой стране".

Последствия этого исследования далеко идущие. Выявляя конкретные, действенные факторы, политики и администраторы здравоохранения могут приоритизировать меры по улучшению лечения рака в своих странах. Например, если модель ИИ показывает, что отсутствие доступа к лучевой терапии является серьезным препятствием для выживания в конкретной стране, усилия могут быть сосредоточены на расширении инфраструктуры лучевой терапии и подготовке персонала.

Исследование также подчеркивает важность всеобщего охвата услугами здравоохранения. Страны с надежными системами всеобщего здравоохранения, как правило, имеют более высокие показатели выживаемости при раке, что свидетельствует о том, что справедливый доступ к медицинской помощи является важнейшим определяющим фактором исхода.

Хотя модель ИИ предоставляет ценную информацию, исследователи предупреждают, что она не является окончательным предиктором выживаемости при раке. Другие факторы, такие как образ жизни, генетическая предрасположенность и воздействие окружающей среды, также играют роль. Кроме того, модель настолько хороша, насколько хороши данные, на которых она обучена, а качество и доступность данных могут значительно различаться между странами.

Заглядывая в будущее, исследователи планируют усовершенствовать модель ИИ, включив дополнительные источники данных и изучив более сложные взаимодействия между переменными. Они также надеются разработать персонализированные вмешательства на основе индивидуальных характеристик пациентов, еще больше используя возможности ИИ для улучшения результатов лечения рака во всем мире. Продолжающаяся разработка и применение ИИ в здравоохранении представляют собой значительный прогресс в нашей способности понимать и решать сложные проблемы здравоохранения.