ИИ-модель для трансплантации печени сократила неудачные заборы органов на 60%
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Стэнфордского университета разработали модель машинного обучения для оценки доноров после циркуляторной смерти при трансплантации печени. Алгоритм прогнозирует, наступит ли смерть в течение 45 минут после отключения аппаратов жизнеобеспечения: при превышении этого срока качество печени снижается, и орган может стать непригодным для пересадки. Примерно в половине случаев трансплантация печени от таких доноров отменяется.
Для разработки модели использовали сведения о более чем 2 тысячах доноров, собранные несколькими центрами трансплантации в США. При проверке в ретроспективном режиме и в реальном времени система точнее ведущих трансплантационных хирургов оценивала вероятность наступления смерти в допустимый срок. Число безрезультатных попыток изъятия органов снизилось на 60%; алгоритм сохранял точность и при неполных данных. Исследователи планируют адаптировать модель для трансплантации сердца и легких.
Главное
- После отключения жизнеобеспечения смерть донора должна наступить не позднее чем через 45 минут, чтобы печень сохранила пригодность для пересадки.
- Примерно в половине случаев трансплантацию печени от доноров после циркуляторной смерти отменяют.
- При разработке модели использовали сведения о более чем 2 тысячах доноров из нескольких центров США.
- Алгоритм проверили ретроспективно и в реальном времени; он сохранял точность при отсутствии части данных.
- Исследователи планируют адаптировать алгоритм для трансплантации сердца и легких.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация