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, проведенном исследователями, связанными с Европейским обществом медицинской онкологии, использовалось машинное обучение для анализа данных о раке и информации о системе здравоохранения, выявляя конкретные элементы, наиболее тесно связанные с улучшением выживаемости в каждой стране.

Модель ИИ выявила несколько ключевых факторов, включая доступ к лучевой терапии, наличие всеобщего охвата медицинским страхованием и общую экономическую мощь, как важные определяющие факторы показателей выживаемости при раке. Исследователи подчеркнули, что модель выходит за рамки обобщенных наблюдений, предоставляя страновые сведения о том, какие изменения в системе здравоохранения могут привести к наиболее существенным улучшениям в спасении жизней.

Машинное обучение, подмножество ИИ, включает в себя обучение алгоритмов для обучения на данных без явного программирования. В этом случае ИИ был обучен на огромных наборах данных статистики рака и показателей инфраструктуры здравоохранения для выявления корреляций и прогнозирования результатов выживания на основе различных входных факторов. Этот подход позволяет получить более детальное представление о сложной взаимосвязи между системами здравоохранения и выживаемостью при раке, чем традиционные статистические методы.

"Впервые мы смогли применить этот уровень сложного ИИ для понимания движущих сил выживаемости при раке в глобальном масштабе", - сказал ведущий исследователь проекта. "Полученные данные могут послужить основой для целенаправленных вмешательств и изменений в политике для устранения конкретных недостатков в системах здравоохранения и, в конечном итоге, улучшения результатов для больных раком во всем мире".

Результаты исследования имеют значительные последствия для политики в области общественного здравоохранения и распределения ресурсов. Определив наиболее важные факторы в каждой стране, политики могут расставить приоритеты в инвестициях в области, которые, вероятно, окажут наибольшее влияние на показатели выживаемости при раке. Например, в странах, где доступ к лучевой терапии ограничен, усилия могут быть сосредоточены на расширении возможностей лечения и обучении медицинских работников.

Использование ИИ в исследованиях рака - это быстро развивающаяся область. Исследователи изучают новые применения машинного обучения для улучшения выявления, диагностики и лечения рака. Разрабатываются инструменты на базе ИИ для анализа медицинских изображений, прогнозирования реакции пациентов на терапию и персонализации планов лечения на основе индивидуальных характеристик пациентов.

Исследователи планируют и дальше совершенствовать модель ИИ, включая дополнительные источники данных, такие как генетическая информация и факторы образа жизни. Они также стремятся разработать интерактивные инструменты, которые позволят политикам и медицинским работникам изучить потенциальное влияние различных вмешательств на показатели выживаемости при раке в их соответствующих странах.