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人工智能揭示每个国家如何提高癌症生存率
人工智能揭示了为什么世界各地的癌症生存率差异如此之大，并强调了每个国家最重要的特定卫生系统因素。研究人员首次应用机器学习（人工智能 (AI) 的一种形式）来查明全球几乎每个国家与癌症生存最密切相关的因素。 [...]
来源:SciTech日报人工智能揭示了为什么世界各地的癌症生存率差异如此之大，并强调了每个国家最重要的特定卫生系统因素。
研究人员首次应用机器学习（人工智能 (AI) 的一种形式）来查明全球几乎每个国家与癌症生存最密切相关的因素。
研究结果今天（1 月 13 日）发表在领先的癌症杂志《肿瘤学年鉴》上。该研究超越了广泛的全球趋势，展示了哪些具体政策行动或系统改进可以最有效地提高各个国家的癌症生存率。通过该团队开发的在线工具，用户可以选择一个国家并探索哪些因素与癌症结果关系最密切，包括国民收入、放射治疗的获得和全民健康覆盖。
将数据转化为可操作的政策指导
美国纽约纪念斯隆凯特琳 (MSK) 癌症中心放射肿瘤科住院医生、该研究的共同负责人 Edward Christopher Dee 博士强调，各国癌症结果存在巨大差异。 “全球癌症结果差异很大，很大程度上是由于国家卫生系统的差异。我们希望创建一个可操作的、数据驱动的框架，帮助各国确定最有影响力的政策杠杆，以降低癌症死亡率并缩小公平差距。”
他补充说，有几个因素反复突出。 “我们发现，获得放射治疗、全民健康覆盖和经济实力往往是与更好的国家癌症结果相关的重要杠杆。然而，其他关键因素也相关。”
分析 185 个国家的癌症数据
构建机器学习模型
机器学习模型由该研究的第一作者 Milit Patel 先生开发。他是美国德克萨斯大学奥斯汀分校和 MSK 斯隆的生物化学、统计和数据科学、医疗改革和创新领域的研究员。