据《肿瘤学年鉴》杂志发表的研究显示，人工智能已被用于识别影响185个国家癌症生存率的因素。这项研究由隶属于欧洲肿瘤内科学会的的研究人员进行，采用机器学习分析癌症数据和卫生系统信息，揭示了与每个国家生存率提高最密切相关的特定要素。

该人工智能模型确定了几个关键因素，包括放射治疗的可及性、全民医保的存在以及整体经济实力，这些都是癌症生存率的重要决定因素。研究人员强调，该模型超越了泛泛的观察，提供了针对具体国家的见解，说明哪些卫生系统变革能够带来挽救生命的最大改善。

机器学习是人工智能的一个子集，涉及训练算法从数据中学习，而无需明确的编程。在本例中，人工智能接受了大量癌症统计数据和医疗保健基础设施指标数据集的训练，以识别相关性并根据各种输入因素预测生存结果。与传统的统计方法相比，这种方法可以更细致地了解医疗保健系统与癌症生存之间复杂的相互作用。

该项目的一位首席研究员表示：“我们首次能够应用如此复杂的AI来了解全球范围内癌症生存的驱动因素。所产生的见解可以为有针对性的干预措施和政策变更提供信息，以解决医疗保健系统中的特定弱点，并最终改善全球癌症患者的治疗效果。”

该研究的发现对公共卫生政策和资源分配具有重大意义。通过确定每个国家最具影响力的因素，决策者可以优先投资于可能对癌症生存率产生最大影响的领域。例如，在放射治疗可及性有限的国家，可以集中精力扩大治疗能力和培训医疗保健专业人员。

人工智能在癌症研究中的应用是一个快速发展的领域。研究人员正在探索机器学习的新应用，以改善癌症的检测、诊断和治疗。目前正在开发人工智能驱动的工具，以分析医学图像、预测患者对治疗的反应，并根据个体患者的特征来个性化治疗方案。

研究人员计划通过纳入更多数据来源（例如遗传信息和生活方式因素）来进一步完善人工智能模型。他们还计划开发交互式工具，使决策者和医疗保健专业人员能够探索不同干预措施对其各自国家癌症生存率的潜在影响。