Новый алгоритм помогает точнее прогнозировать жизнеспособность донорских органов.
Исследователи из Стэнфордского университета разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который способен значительно повысить эффективность трансплантаций печени. По данным The Guardian, новая модель машинного обучения позволяет сократить число неудачных попыток забора органов на 60%, что может существенно расширить доступ к пересадке и снизить потери донорского материала.
Как пояснили ученые, алгоритм анализирует данные о работе нервной системы, дыхания и кровообращения потенциального донора, чтобы спрогнозировать, наступит ли смерть в пределах допустимого временного окна — не позднее 45 минут после отключения от аппаратов жизнеобеспечения. Это критически важно для сохранения качества печени, особенно в случаях с донорами после циркуляторной смерти.
По словам клинического профессора абдоминальной трансплантологии Кадзунари Сасаки, система уже показала более точные результаты, чем оценки ведущих хирургов, и позволила заранее определить, какие органы с высокой вероятностью будут пригодны для пересадки. Это, по мнению специалистов, помогает избежать напрасной траты ресурсов и увеличить число успешных операций.
Модель была обучена на данных более 2 тысяч доноров из нескольких трансплантационных центров США. Она продемонстрировала устойчивую точность как в ретроспективных тестах, так и в реальном времени, даже при неполных исходных данных.
В дальнейшем команда планирует адаптировать алгоритм для прогнозов при пересадке сердца и легких.
