美國AI分析全球癌症存活關鍵因素：巴西擴全民健保日本須維持醫療體系運作
美國醫學機構利用人工智慧與機器學習技術分析全球 185 個國家的癌症健康數據，研究結果顯示不同國家抗癌策略各有側重。例如，巴西應著重於擴大全民健保覆蓋範圍以降低癌症死亡率；而日本、美國和英國則需維持並優化現有醫療體系以進一步提升癌症治療效果。
紐約紀念斯隆凱特琳癌症中心率先利用人工智能與機器學習模型，對全球各國的癌症存活情況進行比對分析。研究指出，放射治療可及性、全民健康覆蓋和經濟實力是影響癌症生存率的關鍵因素。研究團隊整合世衛組織、世界銀行以及聯合國等機構提供的數據，通過死亡率與發生率比值（MIR）來衡量各國癌症照護成效，並使用 SHAP 解釋法量化各因素對結果的貢獻程度。
研究結果顯示，在巴西，擴大全民健康覆蓋範圍對降低癌症死亡率有著最強烈的正面影響。因此，巴西應將此作為首要目標，進一步完善其公共衛生體系。然而，對於日本、美國和英國而言，醫療體系中的各項因素均與改善癌症治療效果緊密相關，這些國家需要維持並優化現有的醫療資源和分配機制。
這項研究不僅為全球各地的政策制定者提供了數據支撐，也提出了具體可行的建議。《今日科學》報導指出，利用這種數據驅動的方法，不同國家能夠根據自身的社會經濟特點和醫療環境，聚焦於最具影響力的癌症防治策略。帕特爾表示，面對日益增長的全球癌症負擔，此模式將幫助各國更有效率地分配有限的資源，最大化癌症患者的生存機會。
