توصل فريق دولي من الباحثين إلى ابتكار تقني مذهل يتمثل في رسم خريطة النجاة من السرطان عبر الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence التي تهدف إلى تحليل بيانات الوفيات والإصابات في 185 دولة حول العالم وأهمية الخريطة أنها لا تركز فقط على نوع المرض بل تربط بين فرص الشفاء وبين بنية الأنظمة الصحية والاقتصادية لكل دولة على حدة.
ويسعى العلماء من خلال خريطة النجاة من السرطان إلى تقديم رؤية دقيقة لصناع القرار حول كيفية توجيه الاستثمارات الطبية لتحقيق أكبر أثر ممكن في إنقاذ الأرواح ويعتمد المشروع على معالجة بيانات شديدة التعقيد باستخدام خوارزميات برمجية متطورة ومبتكرة.
أهداف خريطة النجاة من السرطان عبر الذكاء الاصطناعي:
وتركز خريطة النجاة من السرطان باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحديد العوامل المحورية التي تزيد من فرص بقاء المرضى على قيد الحياة مثل توفر العلاج الإشعاعي والتغطية الصحية الشاملة بما تساهم في كشف التباين الكبير بين الدول بناء على قوتها الاقتصادية وحجم الإنفاق الصحي السنوي على الكوادر الطبية.
وتعمل التقنيات المستخدمة في خريطة النجاة من السرطان عبر الذكاء الاصطناعي على تحليل مؤشرات الرعاية الصحية بدقة فائقة تتجاوز المقارنات التقليدية العامة بين الدول الغنية والفقيرة وهذا يمثل خطوة جبارة نحو ما يسمى بالصحة العامة الدقيقة التي تعتمد على لغة الأرقام والبيانات الضخمة Big Data.
خريطة النجاة من السرطان بتقنيات الذكاء الاصطناعي:
ويوفر إطلاق خريطة النجاة من السرطان عبر Artificial Intelligence أداة رقمية تفاعلية تسمح بمقارنة كفاءة الأنظمة الصحية العالمية وتحديد أولويات الإصلاح في كل منطقة وسوف تتيح للباحثين فهم العلاقة بين التكاليف المباشرة التي يتحملها المريض وبين معدلات الوفيات خاصة في دول مثل الصين والبرازيل.
وتراهن المؤسسات العلمية على أن خريطة النجاة من السرطان على دور مراكز العلاج المتخصصة في تحسين النتائج الطبية في دول مثل اليابان وبولندا وينافس هذا الإنجاز المناهج الإحصائية القديمة عبر تقديم حلول برمجية ذكية تعمل على تطبيقات أجهزة أندرويد Android وآيفون iPhone لخدمة الأطباء والمخططين.
التطبيق على أرض الواقع:
ويركز العلماء في دراستهم المنشورة حول خريطة النجاة من السرطان عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحويل البيانات الصحية المعقدة إلى قرارات قابلة للتنفيذ على أرض الواقع لتقليص فجوة النجاة عالميا وسوف تدعم الخريطة جهود منظمة الصحة العالمية في تحسين جودة الحياة لمرضى السرطان عبر حلول تقنية تعتمد على التعلم الآ Machine Learning المتقدم.
