AI zdecyduje, kto zostanie dawcą. Naukowcy opracowali specjalny model
Już niedługo modele sztucznej inteligencji mogą pomagać w znajdowaniu potrzebującym wątroby do przeszczepu. Tak wskazuje nowe badanie na łamach czasopisma The Lancet Digital Health.
Nowy model AI analizuje potencjalnych dawców wątroby
Według badania wyszkolony model AI zmniejszył odsetek bezskutecznych pobrań narządów o 60 proc., lepiej niż lekarze, przewidując, czy dawca prawdopodobnie umrze w tym przedziale czasowym.
Naukowcy twierdzą, że często dawcą wątroby może być osoba, która doznała zatrzymania akcji serca, ale jest utrzymywana przy życiu dzięki podtrzymywaniu funkcji życiowych. Nazywa się to dawstwem po śmierci krążeniowej. Jednak w połowie przypadków, w których znaleziono odpowiedniego dawcę, przeszczep musi zostać odwołany, ponieważ dawca pozostaje przy życiu dłużej po odłączeniu aparatury podtrzymującej funkcje życiowe.
Autorzy badań zauważają, że czas między odłączeniem aparatury podtrzymującej życie a śmiercią nie może przekraczać 30-45 minut. W przeciwnym razie transplantolodzy odrzucą wątrobę, ponieważ istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że będzie ona skutecznie funkcjonować u biorcy.
Modele sztucznej inteligencji na ratunek
Naukowcy wyszkolili model sztucznej inteligencji, aby lepiej przewidywać czas śmierci dawcy, wykorzystując te same informacje, które są dostępne dla chirurgów, pochodzące od ponad 1600 dawców w okresie od grudnia 2022 do czerwca 2023.
Po szkoleniu sztuczna inteligencja została przetestowana na danych około 400 poprzednich dawców, a także 200 nowych potencjalnych dawców. Wyniki pokazują, że sztuczna inteligencja dokładnie przewiduje czas śmierci dawcy w 75 proc. przypadków, w porównaniu ze 65 proc. skutecznością chirurgów. Jednak odsetek straconych szans pozostał podobny w przypadku sztucznej inteligencji i chirurgów i wyniósł około 15 proc. W takich przypadkach śmierć następuje przed rozpoczęciem przygotowań do pobrania narządów.
- Obecnie pracujemy nad zmniejszeniem wskaźnika utraconych szans, ponieważ w najlepszym interesie pacjentów leży, aby osoby potrzebujące przeszczepów je otrzymały. Nadal udoskonalamy model, organizując konkursy między dostępnymi algorytmami uczenia maszynowego, a ostatnio znaleźliśmy algorytm, który osiąga taką samą dokładność w przewidywaniu czasu śmierci, ale z wskaźnikiem utraconych szans wynoszącym około 10 proc. - stwierdził główny autor badań, dr Kazunari Sasaki.
