الذكاء الاصطناعي يكشف العوامل المؤثرة في بقاء مرضى السرطان
ابتكر الباحثون نموذجًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السرطان وأنظمة الصحة من 185 دولة واكتشاف العوامل التي ترتبط بشكل أقوى بتحسين معدلات البقاء على قيد الحياة، مما يفتح الباب أمام سياسات صحية أكثر فعالية حول العالم.
تفاصيل الخبر
من خلال تطبيق التعلم الآلي على بيانات من مصادر عالمية عن السرطان وأنظمة الرعاية الصحية:
- النموذج حدد العوامل الرئيسية التي ترتبط بتحسين نتائج البقاء على قيد الحياة حسب كل دولة، مثل الوصول إلى العلاج الإشعاعي، التغطية الصحية الشاملة، والقوة الاقتصادية.
- تم استخدام بيانات من مصادر عالمية موثوقة، مما أتاح مقارنة شاملة بين نظم الرعاية الصحية في 185 دولة.
- الباحثون استخدموا تقنيات تفسيرية لتوضيح مدى تأثير كل عامل في اختلاف معدلات البقاء على قيد الحياة.
- النموذج ركز على معدل الوفيات مقارنة بالوقوع (MIR) كمؤشر لكفاءة الرعاية الصحية في كل بلد.
- النتائج تظهر أن أهمية العوامل تختلف بين البلدان؛ فمثلاً التغطية الصحية الشاملة قد تكون الأهم في بعض الدول بينما عدد مراكز العلاج الإشعاعي له تأثير أكبر في دول أخرى.
الأهداف المستقبلية
رغم التحديات في جودة البيانات الوطنية واختلافها، يسعى الباحثون عبر هذا النموذج إلى:
- تقديم خرائط سياسات قابلة للتنفيذ لصانعي القرار لتحسين معدلات البقاء على قيد الحياة لكل بلد.
- مساعدة الدول ذات الموارد المحدودة على تحديد أولويات الاستثمار الصحي لتحقيق أكبر تأثير ممكن.
- توفير أداة تفاعلية عبر الإنترنت تُمكّن المستخدمين من مقارنة العوامل المؤثرة في بلدان مختلفة.
- تعزيز الفهم العالمي للفوارق الصحية وتحويل البيانات المعقدة إلى رؤى عملية تساعد في التخطيط الصحي العادل والفعّال.
يعكس هذا البحث تطورًا قويًا في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية على نطاق عالمي، مما يساهم في توجيه السياسات الصحية بشكل مستهدف يقلل الفوارق في نتائج البقاء على قيد الحياة من السرطان بين الدول المختلفة.
