Согласно исследованию, опубликованному в журнале Annals of Oncology, искусственный интеллект предоставляет новые сведения о сложных факторах, влияющих на показатели выживаемости при раке во всем мире. Исследователи использовали машинное обучение для анализа данных о раке и информации о системах здравоохранения из 185 стран, выявляя ключевые переменные, которые коррелируют с улучшением показателей выживаемости.

Модель ИИ выявила такие факторы, как доступ к лучевой терапии, наличие всеобщего охвата услугами здравоохранения и экономическая мощь страны, как тесно связанные с улучшением показателей выживаемости при раке. Этот анализ позволяет получить более глубокое понимание конкретных проблем и возможностей в системе здравоохранения каждой страны.

Машинное обучение, подмножество ИИ, включает в себя обучение алгоритмов на больших наборах данных для выявления закономерностей и прогнозирования без явного программирования. В данном случае ИИ был обучен на обширной коллекции статистических данных о раке и данных об инфраструктуре здравоохранения, чтобы определить, какие элементы оказывают наиболее значительное влияние на показатели выживаемости. Этот подход выходит за рамки общих предположений и предлагает основанный на данных взгляд на глобальные различия в заболеваемости раком.

"Впервые мы применили машинное обучение для выявления факторов, наиболее тесно связанных с выживаемостью при раке почти в каждой стране мира", - заявили исследователи. Способность модели обрабатывать и анализировать сложные наборы данных намного превосходит традиционные статистические методы, выявляя сложные взаимосвязи, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми.

Последствия этого исследования значительны для политиков и специалистов в области здравоохранения. Понимая конкретные факторы, которые определяют выживаемость при раке в их странах, они могут более эффективно определять приоритеты вмешательств и распределять ресурсы. Например, страна с низким уровнем доступа к лучевой терапии может сосредоточиться на расширении своей инфраструктуры лучевой терапии, в то время как другая может отдать приоритет укреплению своей системы всеобщего охвата услугами здравоохранения.

Исследование также подчеркивает важность принятия решений на основе данных в здравоохранении. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, она обладает потенциалом для революционного преобразования исследований и лечения рака, что приведет к более персонализированным и эффективным вмешательствам. Исследователи надеются, что эта модель станет ценным инструментом для улучшения показателей выживаемости при раке во всем мире. Будущие исследования будут сосредоточены на совершенствовании модели и включении дополнительных источников данных для дальнейшего повышения ее точности и прогностических возможностей.