Todo mejora con AI, los trasplantes de órganos también

Cuando Bob Jones realizó uno de los primeros trasplantes de hígado en 1988, no podía imaginar que 29 años más tarde estaría hablando sobre esos trasplantes con inteligencia artificial

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AI órganos

Bob Jones es el director de la unidad de trasplante de hígado victoriano de Austin Health en Melbourne, Australia, y con su compañero Lawrence Lau, han ayudado a desarrollar un algoritmo que podría mejorar las coincidencias de donantes de órganos con los receptores de órganos.

Jones dijo que planeaba utilizar la AI, diseñada para mejorar la precisión de los donantes y receptores de hígado, lo que dejaría menos fracasos de injertos y menos muertes de pacientes.

“Es un algoritmo de aprendizaje de máquina con un diseño que utiliza múltiples donantes y receptores con sus características para predecir el resultado”, explicó.

El equipo conectó alrededor de 25 características de donantes y receptores en su AI, utilizando los datos para predecir retrospectivamente lo que sucedería con los injertos de órganos.

“Usamos todas las cosas básicas como el sexo, la edad, la enfermedad subyacente, el tipo de sangre“, dijo. “Y luego hay ciertas características sobre el donante… y todos los parámetros que podrían indicar que el hígado podría estar alterado”.

Utilizando la AI para evaluar los resultados retrospectivos de 75 pacientes adultos que habían tenido trasplantes, encontraron que el método predijo un fracaso del injerto pasados unos 30 días del trasplante con una precisión del 84 por ciento en comparación con el 68 por ciento con los métodos actuales.

“Realmente significaba por primera vez que podíamos evaluar la idoneidad de un órgano de una manera cuantitativa“, agregó, “en comparación con el método actual, que realmente se reduce a la posición del doctor observando todos los datos y haciendo una llamada basada en su experiencia”.

Mejorar la exactitud de los partidos de donantes de órganos es vital, “es un regalo extraordinario y precioso de un australiano a otro”

El estudio se ha presentado a un número de revistas académicas, dijo Jones, y el siguiente paso será utilizarlo en un ensayo aleatorio.

Jeremy Chapman, director de trasplantes renales del hospital Westmead y miembro de la junta directiva de Transplant Australia, dijo que los resultados preliminares parecían positivos. Sin embargo, hizo hincapié en que estaba en sus primeras etapas, y debe ser pensado como ayudar a “informar la decisión y no crear la decisión” para realizar un trasplante.

También sugirió que la forma en que se realizan los trasplantes de hígado en Melbourne puede significar que el algoritmo no es aplicable inmediatamente en otras regiones. “Puede haber características particulares en la forma en que hacer los procedimientos en Melbourne…eso significa que lo que funciona en Melbourne puede no funcionar en Cincinnati”.

“Podrías mejorar fácilmente el resultado de los trasplantes que haces solo tomando órganos de los donantes más aptos y poniéndolos en los receptores más aptos“, dijo. “El uso de los datos que tenemos sobre los resultados anteriores y tratando de optimizar el sistema de asignación de justicia, utilidad y resultados es un proceso continuo”.

Jones enfatizó que su proyecto está en las primeras etapas, pero dijo que está interesado en agregar un proceso exhaustivo que incluya consideraciones poco cuantificables, como mencionó Chapman. “Los parámetros que ponemos son algo universales”, dijo. “Pero a veces un número no transmite exactamente cómo es un paciente”.

“En esa etapa, fue una aventura extraordinariamente arriesgada para todos, incluido el paciente”, agregó. “Ni siquiera soñamos con la sutileza de ser capaz de hacer coincidir adecuadamente un donante con un receptor”.

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