Pentru prima dată, cercetătorii au folosit învățarea automată – un tip de inteligență artificială (AI) – pentru a identifica cei mai importanți factori care influențează supraviețuirea în cazul cancerului în aproape toate țările lumii.
Studiul, publicat în revista Annals of Oncology, oferă informații despre ce îmbunătățiri sau schimbări de politică pot fi făcute în fiecare țară, având cel mai mare impact asupra îmbunătățirii supraviețuirii în cazul cancerului. Accesând instrumentul online creat de cercetători, oricine poate găsi țara sa și poate vedea care sunt factorii ce au cea mai mare asociere cu rezultatele în cazul cancerului, cum ar fi bogăția națională, accesul la radioterapie și acoperirea universală a sănătății.
Dr. Edward Christopher Dee, medic rezident în oncologie radioterapeutică la Memorial Sloan Kettering (MSK) Cancer Center, New York, SUA, care a condus cercetarea, a declarat: „Rezultatele globale în cazul cancerului variază foarte mult, în mare parte din cauza diferențelor în sistemele de sănătate naționale. Am dorit să creăm un cadru acționabil, bazat pe date, care să ajute țările să identifice cele mai importante pârghii de politică pentru a reduce mortalitatea în cazul cancerului și a reduce inegalitățile.
„Am constatat că accesul la radioterapie, acoperirea universală a sănătății și forța economică erau adesea pârghiile importante asociate cu rezultatele naționale mai bune în cazul cancerului. Cu toate acestea, și alte factori cheie erau relevanți.”
Dr. Dee și colegii săi au folosit învățarea automată pentru a analiza datele privind incidența și decesele cauzate de cancer din Global Cancer Observatory (GLOBOCAN 2022) pentru 185 de țări. De asemenea, au colectat informații despre sistemele de sănătate de la Organizația Mondială a Sănătății, Banca Mondială, agențiile Națiunilor Unite și Directoratul Centrelor de Radioterapie. Acestea includ cheltuielile de sănătate ca procent din PIB; PIB-ul pe cap de locuitor; numărul de medici, asistente medicale, moașe și personal chirurgical per 1.000 de locuitori; acoperirea universală a sănătății; disponibilitatea serviciilor de patologie; un index al dezvoltării umane; numărul de centre de radioterapie per 1.000 de locuitori; un index al inegalității de gen; și procentul cheltuielilor din buzunar.
Milit Patel a creat modelul de învățare automată pe baza acestor date globale privind sistemele de sănătate. Este primul autor al studiului și cercetător în biochimie, statistici și științe ale datelor, reformă a sistemului de sănătate și inovație la Universitatea din Texas din Austin, SUA, și la MSK.
Patel a declarat: „Am ales să folosim modele de învățare automată deoarece ne permit să generăm estimări – și predicții asociate – specifice pentru fiecare țară. Suntem, desigur, conștienți de limitările datelor la nivel de populație, dar sperăm că aceste constatări pot ghida planificarea sistemelor de cancer la nivel global.”
Sursa: [Link către sursa originală]
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
