도구는 인공 지능을 사용하여 환자의 신장 이식 가능성을 추정합니다.

보투카투(Botucatu)에 있는 Unesp 의과대학의 Hospital das Clínicas 연구원들은 인공 지능을 사용하여 주어진 기간 동안 환자가 신장 이식을 받을 확률을 계산하는 도구를 개발했습니다. 신장이식 대기열은 '등록순서'가 아니라 기증자와 수혜자 간의 적합성과 환자의 건강상태를 따르기 때문에 어려운 계산이다. 

브라질 장기 이식 협회(ABTO)의 데이터에 따르면 2020년 브라질의 신장 이식 대기자 명단은 26.862명이었고 그 중 14.858명이 상파울루에 있었습니다. 

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케로스

도구 이름이 지정되었습니다. 케로스 방법론은 다음과 같이 발표되었습니다. 잡지 플로스원. 

이 도구를 개발하기 위해 Hospital das Clínicas의 이식 프로그램 코디네이터이자 Unesp 의과대학의 데이터 과학 연구소인 신장 전문의 Luís Gustavo Modelli de Andrade가 이끄는 그룹은 지난 17년 동안(2000년부터 2017년 사이)의 정보를 수집했습니다. 및 XNUMX) 상파울루 주 보건부 데이터베이스의 이식 대기열에 있던 환자의 수입니다. 

브라질의 신장 이식

전체적으로 거의 50명의 사망한 기증자 기록이 포함되었습니다.

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살아있는 기증자는 전체 이식의 약 20%를 차지하지만 절차 수행을 위한 다른 기준을 따르기 때문에 데이터베이스에 포함되지 않았습니다.

이 도구는 사용 가능한 정보를 종합하여 상파울루 주에서 환자의 이식 가능성을 약 70%의 정확도로 추정할 수 있습니다.

이를 위해 의사나 환자는 혈액형, HLA 유형, 수혜자 조건 등의 데이터로 Keros 양식을 작성해야 합니다.

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대답은 해당 기간 내에 환자가 이식될 확률을 추정하는 것입니다. 예를 들어 "이식이 발생할 확률은 28개월 내에 24%입니다."

이식을 얼마나 기다려야 하는지 아는 것은 환자의 주요 불안 중 하나입니다.

“환자가 신장 이식이 필요하다는 사실을 알았을 때 가장 먼저 묻는 것은 얼마나 오랫동안 줄을 서야 하는가입니다. 그리고 이는 많은 요인에 따라 달라지기 때문에 대답하기 어려운 질문입니다.”라고 도구 개발을 담당하는 Andrade가 말했습니다.

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“이것은 시뮬레이션을 수행하고 사건을 예측하기 위해 이미 발생한 이식 데이터베이스를 사용하는 예측 모델입니다. 그러나 대기 시간을 예측할 때 가장 큰 문제는 데이터베이스가 해마다 너무 많이 변동한다는 것입니다. 특히 기증자 수로 인해 이로 인해 예측 결과가 방해를 받을 수 있습니다.”라고 인간 이식 프로그램의 신장 전문의 Lúcio Requião Moura는 말합니다. 이스라엘리타 알베르트 아인슈타인 병원의 신장 및 상파울루 연방대학교(Unifesp) 교수.

출처: 아인슈타인 에이전시

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