Un model AI arată ce schimbări din sistemul de sănătate cresc cel mai mult supraviețuirea în cancer, pentru fiecare țară
Un studiu publicat în revista Annals of Oncology introduce pentru prima dată utilizarea inteligenței artificiale pentru a identifica principalii determinanți ai supraviețuirii la persoanele diagnosticate cu cancer la nivel global. Folosind algoritmi de inteligență artificială aplicați aproape tuturor țărilor din lume, poate fi evaluat impactul diferiților factori ai sistemelor de sănătate asupra mortalității de cauză oncologică și poate furniza recomandări specifice fiecărui context național.
Studiul pornește de la constatarea că rezultatele oncologice diferă semnificativ între țări, diferențe care sunt determinate în mare măsură de structura și performanța sistemelor de sănătate.
Studiile arată că accesul la radioterapie, acoperirea universală a serviciilor de sănătate și nivelul de dezvoltare economică sunt, în majoritatea țărilor, factorii cel mai puternic asociați cu rezultate oncologice favorabile. Totuși, importanța relativă a acestor determinanți variază considerabil în funcție de contextul național.
„Rezultatele oncologice globale variază considerabil, în principal din cauza diferențelor dintre sistemele naționale de sănătate. Am dorit să creăm un cadru acționabil, bazat pe date, care să ajute țările să identifice cele mai eficiente sisteme publice pentru reducerea mortalității prin cancer și pentru diminuarea inegalității”, explică Dr. Edward Christopher Dee, medic rezident radioterapie în cadrul Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, într-un articol publicat în ESMO.
Studiul a inclus date privind incidența și mortalitatea prin cancer din baza de date GLOBOCAN 2022, acoperind 185 de țări. Aceste informații au fost corelate cu indicatori detaliați ai sistemelor de sănătate proveniți de la Organizația Mondială a Sănătății, Banca Mondială, agenții ale Națiunilor Unite și Registrul Centrelor de Radioterapie. Variabilele analizate au inclus produsul intern brut pe cap de locuitor, cheltuielile pentru sănătate ca procent din PIB, acoperirea universală a serviciilor medicale, disponibilitatea radioterapiei, densitatea personalului medical, accesul la servicii de anatomie patologică, indicele dezvoltării umane, inegalitatea de gen și ponderea plăților directe din fondurile pacienților.
Eficiența îngrijirii oncologice a fost evaluată prin raportul dintre mortalitate și incidență, un indicator care reflectă proporția cazurilor de cancer soldate cu deces, fiind utilizat pentru a determina performanța sistemelor de diagnostic și tratament. Pentru interpretarea rezultatelor, a fost utilizată metoda SHAP, care permite cuantificarea contribuției fiecărui factor la predicția finală, oferind un nivel ridicat de interpretabilitate a modelelor de inteligență artificială.
Analizele de caz ilustrează această variabilitate. În Brazilia, acoperirea universală a serviciilor medicale apare ca principalul factor cu impact pozitiv asupra supraviețuirii prin cancer, în timp ce alți indicatori, precum și numărul personalului medical, au o influență mai redusă. În Polonia, densitatea serviciilor de radioterapie, PIB ul pe cap de locuitor și indicele de acoperire universală sunt determinanții dominanți, sugerând eficiența politicilor recente de extindere a accesului la îngrijire. În Japonia, Statele Unite și Regatul Unit, majoritatea factorilor analizați contribuie pozitiv la rezultatele oncologice, însă importanța maximă revine densității centrelor de radioterapie în Japonia și nivelului economic în SUA și Marea Britanie.
Situația Chinei este mai complexă. PIB-ul pe cap de locuitor, acoperirea universală și densitatea radioterapiei sunt principalii factori favorabili, în timp ce cheltuielile directe ale pacienților rămân o barieră majoră. Costurile directe ridicate suportate de pacienți continuă să reprezinte un obstacol important în oncologie, în ciuda îmbunătățirilor naționale în finanțarea și accesul la servicii de sănătate.
Studiul evidențiază atât puncte forte, cât și limitări. Acoperirea globală extinsă, utilizarea unor date recente și capacitatea de a genera recomandări adaptate fiecărei țări reprezintă avantaje majore. În același timp, analiza se bazează pe date agregate la nivel național, care pot masca inegalități interne, iar natura observațională a studiului nu permite stabilirea unei relații cauzale directe.
În concluzie, autorii susțin că acest model transformă volume mari de date complexe în instrumente utile pentru factorii de decizie, putând ajuta la maximizarea unor resurse la nivel național.
Material redactat cu ajutorul AI, verificat și editat de echipa Raportul de Garda, formată din specialiști în domeniul medical.
Citește și:
- Agoniștii GLP-1, asociați cu un risc mai scăzut de cancer colorectal, mai ales la persoanele tinere
- AHA: Accesul echitabil la soluții digitale ar putea contribui la îmbunătățirea sănătății cardiovasculare
- #ESMO25. Un algoritm de inteligență artificială evaluează sănătatea timusului pentru a prezice eficiența imunoterapiei pentru multiple tipuri de cancere