Искусственный интеллект был использован для определения факторов, наиболее тесно связанных с показателями 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 ключевые детерминанты выживаемости в каждой стране.

AI-модель определила несколько факторов, существенно связанных с улучшением выживаемости при раке, включая доступ к лучевой терапии, наличие всеобщего охвата услугами здравоохранения и общую экономическую мощь. Исследователи говорят, что модель обеспечивает более детальное понимание сложного взаимодействия между системами здравоохранения и результатами лечения пациентов, чем предыдущие широкомасштабные анализы.

Машинное обучение, подмножество AI, включает в себя обучение алгоритмов на больших наборах данных для выявления закономерностей и прогнозирования без явного программирования. В этом случае AI был обучен на обширной коллекции данных канцер-регистра, социально-экономических показателей и показателей инфраструктуры здравоохранения, чтобы определить, какие факторы наиболее точно предсказывают показатели выживаемости при различных типах рака.

"Впервые у нас есть инструмент, который может предоставить индивидуальные сведения о том, как улучшить выживаемость при раке в конкретных странах", - сказала доктор Аня Шарма, ведущий автор исследования. "Эта AI-модель позволяет нам выйти за рамки обобщений и определить наиболее эффективные меры для уникальных обстоятельств каждой страны".

Результаты исследования имеют значительные последствия для политики в области общественного здравоохранения. Определив конкретные области, где улучшения наиболее необходимы, правительства и организации здравоохранения могут более эффективно распределять ресурсы. Например, в странах, где доступ к лучевой терапии ограничен, инвестиции в расширение возможностей лечения могут привести к существенному увеличению показателей выживаемости. Аналогичным образом, укрепление всеобщего охвата услугами здравоохранения может обеспечить своевременное и доступное лечение большему количеству пациентов.

Использование AI в исследованиях рака - это быстро развивающаяся область. Исследователи изучают новые применения машинного обучения для улучшения ранней диагностики, персонализации планов лечения и прогнозирования реакции пациентов на терапию. Последние разработки включают использование AI для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ, для выявления тонких признаков рака, которые могут быть пропущены врачами-рентгенологами.

Хотя AI предлагает огромный потенциал для продвижения лечения рака, эксперты предупреждают, что он не является заменой человеческому опыту. "AI может быть мощным инструментом для расширения нашего понимания рака, но важно интерпретировать его результаты в контексте клинического опыта и предпочтений пациентов", - сказал доктор Дэвид Ли, врач-онколог, не участвовавший в исследовании.

Исследователи планируют и дальше совершенствовать AI-модель, включая дополнительные источники данных и изучая влияние других факторов, таких как образ жизни и воздействие окружающей среды, на выживаемость при раке. Они также надеются разработать удобный интерфейс, который позволит политикам и специалистам в области здравоохранения легко получать доступ к результатам модели и интерпретировать их.