Tumori, l’IA individua i fattori chiave per migliorare la sopravvivenza nei Paesi

Un nuovo strumento di intelligenza artificiale, sviluppato dal Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) di New York, punta a chiarire quali siano le strategie che i singoli Paesi possano adottare per migliorare la sopravvivenza ai tumori. Il modello, pensato per clinici e decisori politici, è stato messo a punto dal gruppo guidato da Edward Christopher Dee ed è pubblicato sugli Annals of Oncology.

Un’IA per analizzare i sistemi sanitari. E non i singoli pazienti

A differenza delle applicazioni di intelligenza artificiale rivolte al cittadino o al singolo percorso clinico, questo strumento opera a livello sistemico. Il modello infatti integra dati epidemiologici e indicatori dei sistemi sanitari, con l’obiettivo di individuare i fattori che risultano più fortemente associati agli esiti oncologici nei diversi Paesi.

L’analisi si basa sui dati del Global Cancer Observatory (GLOBOCAN 2022) relativi a incidenza e mortalità per cancro in 185 Paesi, incrociati con informazioni su spesa sanitaria, Pil pro capite, numero di medici, infermieri e personale chirurgico per 1.000 abitanti, copertura sanitaria universale, disponibilità di servizi di patologia e radioterapia, indice di disuguaglianza di genere e quota di spesa sanitaria a carico dei pazienti.

I fattori più associati alla sopravvivenza oncologica

A livello globale, il modello identifica tre variabili come quelle con l’associazione più forte agli esiti oncologici: il Pil pro capite (22,5%), il numero di centri di radioterapia per 1.000 abitanti (15,4%) e l’indice di copertura sanitaria universale (12,9%). Seguono poi altri elementi legati alle risorse umane e alle infrastrutture sanitarie.

Lo strumento non fornisce indicazioni cliniche individuali, ma restituisce una mappa delle priorità di investimento e di intervento per rafforzare la capacità dei sistemi sanitari di incidere sulla sopravvivenza al cancro.

E in Italia? Risultati favorevoli, ma da consolidare

Per l’Italia, il modello evidenzia un quadro complessivamente positivo. "Tutti i fattori del sistema sanitario valutati sono attualmente associati a un calo dei rapporti mortalità-incidenza", spiega il coautore dello studio Milit Patel, della University of Texas a Austin. Un dato che suggerisce una correlazione con migliori esiti di sopravvivenza.

Secondo l’analisi, i fattori più fortemente associati agli esiti oncologici nel nostro Paese sono il Pil pro capite, la densità della forza lavoro chirurgica e l’indice di copertura sanitaria universale. Seguono l’indice di disuguaglianza di genere e la disponibilità di infrastrutture per la radioterapia.

"Questi rappresentano ambiti in cui il continuo investimento e il mantenimento degli standard attuali possono contribuire a preservare gli esiti favorevoli dell’Italia", conclude Patel.

IA come strumento di supporto alle politiche sanitarie

Il valore dello strumento sviluppato dal MSK sta nel suo utilizzo come supporto alle decisioni di politica sanitaria, non come tecnologia clinica né come applicazione consumer. L’intelligenza artificiale viene impiegata per leggere grandi quantità di dati complessi e orientare le scelte su investimenti, organizzazione e priorità di sistema.

In questo senso, l’IA non sostituisce il giudizio clinico o politico, ma fornisce un quadro comparativo utile a comprendere dove intervenire per migliorare gli esiti oncologici, rafforzando il legame tra ricerca, programmazione sanitaria e governance dei sistemi di cura.