Sztuczna inteligencja wskazała czynniki w walce z rakiem. Polska na tle innych krajów

Wiktoria Saleta, Redaktor naczelny

W Onkopedii dbam o to, by każdy pacjent onkologiczny i jego bliscy mogli znaleźć jasne, sprawdzone informacje i poczucie zrozumienia. Współpracuję z lekarzami, ekspertami i osobami, które przeszły chorobę – bo ich doświadczenie jest dla mnie największą inspiracją.

Opublikowno: 19 stycznia 2026

Naukowcy po raz pierwszy wykorzystali sztuczną inteligencję do zidentyfikowania czynników najsilniej związanych z przeżywalnością nowotworów w niemal każdym kraju na świecie. Analiza danych ze 185 państw wykazała, że choć kluczowe interwencje różnią się w zależności od regionu, to dostęp do radioterapii, powszechne ubezpieczenie zdrowotne i zamożność kraju należą do najczęściej powtarzających się elementów decydujących o lepszych wynikach leczenia onkologicznego.
Spis treści
Co pokazały dane
Na czym oparto analizę
Znaczenie wyników
Źródła badań

Co pokazały dane

W przypadku Polski model analityczny wykazał, że największy wpływ na wskaźniki przeżywalności nowotworów ma dostępność radioterapii, wysokość PKB na mieszkańca oraz wskaźnik powszechnego ubezpieczenia zdrowotnego. Sugeruje to, że niedawne wysiłki na rzecz rozszerzenia ubezpieczeń i dostępu do opieki przyniosły wymierne korzyści, większe niż ogólne wydatki na zdrowie, których wpływ okazał się bardziej ograniczony.

Wyniki te kontrastują z sytuacją w innych krajach, co podkreśla potrzebę indywidualnego podejścia do polityki zdrowotnej. Na przykład w Brazylii najsilniejszym czynnikiem prognostycznym okazało się powszechne ubezpieczenie zdrowotne. Z kolei w Japonii, USA i Wielkiej Brytanii niemal wszystkie analizowane czynniki systemowe były powiązane z lepszymi wynikami leczenia, przy czym w Japonii wyróżniała się gęstość ośrodków radioterapii, a w USA i Wielkiej Brytanii – PKB na mieszkańca.

Analiza dla Chin pokazała bardziej złożony obraz, gdzie do poprawy wyników leczenia przyczyniają się wyższe PKB per capita, szerszy dostęp do ubezpieczeń i radioterapii. Jednocześnie badanie wskazało, że wysokie koszty leczenia ponoszone bezpośrednio przez pacjentów pozostają krytyczną barierą dla optymalnych wyników, co podkreśla znaczenie ochrony finansowej pacjentów w systemie opieki zdrowotnej.

Na czym oparto analizę

Badacze z Memorial Sloan Kettering (MSK) Cancer Center i University of Texas w Austin zastosowali model uczenia maszynowego do analizy danych dotyczących zachorowalności i śmiertelności z powodu nowotworów z Global Cancer Observatory (GLOBOCAN 2022). Analiza objęła 185 krajów i połączyła dane onkologiczne z informacjami o systemach opieki zdrowotnej z Banku Światowego i WHO.

Zbiór danych obejmował m.in. wydatki na zdrowie jako procent PKB, PKB na mieszkańca, liczbę personelu medycznego, wskaźnik powszechnego ubezpieczenia zdrowotnego, dostęp do usług patologicznych oraz liczbę ośrodków radioterapii. Model obliczał stosunek śmiertelności do zachorowalności (MIR), który służy jako wskaźnik skuteczności opieki onkologicznej w danym państwie.

Znaczenie wyników

Jak podkreślają autorzy, badanie nie tylko opisuje globalne nierówności w opiece onkologicznej, ale dostarcza decydentom konkretnych, opartych na danych wskazówek. Wyniki pozwalają zidentyfikować, które inwestycje w system ochrony zdrowia mogą przynieść największe korzyści w zakresie przeżywalności nowotworów w danym kraju. To narzędzie może pomóc w priorytetyzacji ograniczonych zasobów i skuteczniejszym zamykaniu luk w dostępie do leczenia.

Źródło: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260117053526.htm