Narzędzie wykorzystuje sztuczną inteligencję i szacuje szansę pacjenta na przeszczep nerki

Naukowcy z Hospital das Clínicas Wydziału Lekarskiego Unesp w Botucatu opracowali narzędzie, które wykorzystując sztuczną inteligencję oblicza szansę na otrzymanie przez pacjenta przeszczepu nerki w danym okresie. Jest to trudne obliczenie, ponieważ kolejka do przeszczepu nerki nie jest zgodna z „kolejnością rejestracji”, ale raczej zgodnością między dawcą i biorcą, a także stanem zdrowia pacjenta. 

Dane Brazylijskiego Stowarzyszenia Przeszczepów Narządów (ABTO) wskazują, że w 2020 r. lista oczekujących na przeszczep nerki w Brazylii liczyła 26.862 14.858 osób, z czego XNUMX XNUMX w São Paulo. 

PUBLICIDADA

Keros

Narzędzie zostało nazwane Keros a metodologia została opublikowana w Magazyn Plos Jeden. 

Aby opracować narzędzie, grupa kierowana przez nefrologa Luísa Gustavo Modelli de Andrade, koordynatora programu przeszczepów w Hospital das Clínicas i Laboratorium Data Sciences na Wydziale Lekarskim Unesp, zebrała informacje z ostatnich 17 lat (od 2000 r. i 2017) pacjentów, którzy znajdowali się w kolejce do przeszczepu w bazie danych Departamentu Zdrowia Stanu São Paulo. 

Przeszczep nerki w Brazylii

Łącznie uwzględniono prawie 50 XNUMX danych dawców zmarłych.

PUBLICIDADA

Żywi dawcy stanowią około 20% wszystkich przeszczepów, ale nie zostali uwzględnieni w bazie danych, ponieważ spełniają inne kryteria przeprowadzenia zabiegu.

Krzyżując dostępne informacje, narzędzie może oszacować szansę pacjenta na przeszczep w stanie São Paulo z dokładnością do około 70%.

W tym celu lekarz lub pacjent musi wypełnić formularz Keros, podając między innymi takie dane, jak grupa krwi, typ HLA i stan biorcy.

PUBLICIDADA

Odpowiedzią będzie szacunkowa szansa na przeszczepienie pacjenta w danym okresie, np.: „prawdopodobieństwo przeszczepienia wynosi 28% w ciągu 24 miesięcy”.

Wiedza o tym, jak długo należy czekać na przeszczep, jest jedną z głównych obaw pacjentów.

„Pierwszą rzeczą, o którą pyta nas pacjent, gdy dowiaduje się, że będzie potrzebował przeszczepu nerki, jest to, jak długo będzie czekał w kolejce. A odpowiedź na to pytanie jest trudna, bo zależy od wielu czynników” – powiedział Andrade, odpowiedzialny za rozwój narzędzia.

PUBLICIDADA

„To model predykcyjny, który wykorzystuje bazę danych przeszczepów, które już miały miejsce, w celu przeprowadzenia symulacji i próby przewidzenia zdarzenia. Jednak dużym problemem związanym z przewidywaniem czasu oczekiwania jest to, że baza danych zmienia się z roku na rok, szczególnie ze względu na liczbę dawców, co może zakłócać przewidywany wynik” – zastanawia się nefrolog Lúcio Requião Moura z Human Transplant Program. Nerka w Hospital Izraelita Albert Einstein i profesor na Uniwersytecie Federalnym w São Paulo (Unifesp).

Źródło: Agencja Einsteina

przewiń do góry