Mii de pacienţi din întreaga lume aşteaptă un donator care le-ar putea salva viaţa, iar numărul candidaţilor aflaţi pe listele de aşteptare este mai mare decât numărul organelor disponibile.

Recent, în cazurile în care oamenii au nevoie de un transplant de ficat, accesul a fost extins prin utilizarea donatorilor care mor în urma unui stop cardiac.

Cu toate acestea, în aproximativ jumătate din aceste cazuri de donare după moartea circulatorie (DCD), transplantul ajunge să fie anulat, potrivit The Guardian.

Acest lucru se datorează faptului că timpul dintre oprirea aparatelor de susţinere a vieţii şi deces nu trebuie să depăşească 45 de minute. Dacă donatorul nu moare în intervalul de timp necesar pentru a păstra calitatea organului, chirurgii resping adesea ficatul din cauza riscului crescut de complicaţii pentru recipient.

Acum, medicii, oamenii de ştiinţă şi cercetătorii de la Universitatea Stanford au dezvoltat un model de învăţare automată care prezice dacă un donator este susceptibil să moară în intervalul de timp în care organele sale sunt viabile pentru transplant.

Instrumentul de inteligenţă artificială a depăşit performanţele judecăţii chirurgilor de top şi a redus cu 60% rata achiziţiilor inutile – care apar atunci când pregătirile pentru transplant au început, dar donatorul moare prea târziu.

„Prin identificarea momentului în care un organ este probabil să fie util înainte de începerea pregătirilor pentru operaţie, acest model ar putea eficientiza procesul de transplant”, a declarat dr. Kazunari Sasaki, profesor clinic de transplant abdominal şi autor principal al studiului.

„De asemenea, are potenţialul de a permite unui număr mai mare de candidaţi care au nevoie de un transplant de organ să beneficieze de unul”.

Acest progres ar putea reduce numărul de cazuri în care personalul medical pregăteşte organele pentru recuperare, doar pentru a constata că acestea nu sunt adecvate pentru recuperare şi transplant, ceea ce pune o presiune financiară şi operaţională asupra centrelor de transplant.

Spitalele se bazează în principal pe judecata chirurgilor pentru a estima acest interval de timp critic, care poate varia foarte mult şi poate duce la costuri inutile şi risipă de resurse.

Noul instrument de IA a fost antrenat pe date provenite de la peste 2.000 de donatori din mai multe centre de transplant din SUA. Acesta utilizează date neurologice, respiratorii şi circulatorii pentru a prezice evoluţia către deces a unui potenţial donator cu o precizie mai mare decât modelele anterioare şi experţii umani.

Modelul a fost testat retrospectiv şi prospectiv, obţinând o reducere de 60% a procurărilor inutile în comparaţie cu predicţiile chirurgilor. Important este că acesta îşi menţine precizia chiar şi atunci când lipsesc unele informaţii despre donatori, au spus cercetătorii.

Un instrument fiabil, bazat pe date, ar putea ajuta personalul medical să ia decizii mai bune, optimizând utilizarea organelor şi reducând eforturile şi costurile inutile.

Abordarea ar putea reprezenta un pas important în domeniul transplanturilor, a afirmat echipa de cercetare, subliniind „potenţialul tehnicilor avansate de IA de a optimiza utilizarea organelor de la donatori DCD”.

În continuare, ei intenţionează să modifice instrumentul de IA pentru a-l testa în cazul transplanturilor de inimă şi plămâni.