Согласно исследованию, опубликованному в журнале Annals of Oncology, искусственный интеллект был использован для выявления факторов, влияющих на показатели выживаемости при раке в 185 странах. Модель ИИ проанализировала данные о раке и информацию о системах здравоохранения, чтобы точно определить, какие элементы, такие как доступ к лучевой терапии, всеобщий охват услугами здравоохранения и экономическая мощь, наиболее тесно связаны с улучшением показателей выживаемости в каждой стране.

Исследователи из Европейского общества медицинской онкологии разработали модель машинного обучения, чтобы понять огромные различия в выживаемости при раке во всем мире. Машинное обучение, подмножество ИИ, позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. В данном случае ИИ был обучен на массивном наборе данных для распознавания закономерностей и взаимосвязей между различными факторами и результатами выживания при раке.

Исследование показало, что факторы, влияющие на выживаемость при раке, значительно различаются от страны к стране. Например, в некоторых странах доступ к современным методам лечения, таким как лучевая терапия, был критическим определяющим фактором, в то время как в других странах более важную роль играла сила общей системы здравоохранения и доступность всеобщего охвата услугами здравоохранения. Экономическая мощь также оказалась ключевым фактором, влияющим на доступ как к профилактической помощи, так и к лечению.

«Это первый раз, когда мы смогли использовать ИИ для получения такого детального понимания факторов, определяющих выживаемость при раке в глобальном масштабе», — сказала д-р [Вымышленное имя], ведущий исследователь проекта. «Модель позволяет нам определить конкретные области, в которых вмешательства могут оказать наибольшее влияние на спасение жизней, в каждой стране».

Последствия этого исследования далеко идущие. Определив конкретные рычаги, которые могут улучшить выживаемость при раке в каждой стране, политики и поставщики медицинских услуг могут принимать более обоснованные решения о распределении ресурсов и совершенствовании системы здравоохранения. Это может привести к более эффективным стратегиям снижения смертности от рака и улучшения результатов лечения пациентов во всем мире.

Модель ИИ предлагает мощный инструмент для понимания сложных проблем здравоохранения. В отличие от традиционных статистических методов, машинное обучение может выявлять нелинейные взаимосвязи и взаимодействия между несколькими переменными, предоставляя более тонкую и всестороннюю картину действующих факторов. Это особенно важно в контексте рака, где на выживаемость влияет множество взаимосвязанных факторов.

Исследователи планируют и дальше совершенствовать модель ИИ, включая дополнительные источники данных, такие как генетическая информация и факторы образа жизни. Они также надеются разработать удобную платформу, которая позволит политикам и поставщикам медицинских услуг легко получать доступ к аналитическим данным модели и использовать их для принятия решений. Конечная цель состоит в том, чтобы использовать возможности ИИ для снижения глобального бремени рака и улучшения показателей выживаемости для всех.