ٹول مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے اور مریض کے گردے کی پیوند کاری کے امکانات کا اندازہ لگاتا ہے۔

Botucatu میں Unesp کی فیکلٹی آف میڈیسن کے ہسپتال داس کلینکاس کے محققین نے ایک ایسا آلہ تیار کیا جو مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ایک مقررہ مدت میں کسی مریض کے گردے کی پیوند کاری کے امکانات کا حساب لگاتا ہے۔ یہ کرنا ایک مشکل حساب ہے کیونکہ گردے کی پیوند کاری کی قطار کسی "رجسٹریشن آرڈر" کی پیروی نہیں کرتی ہے، بلکہ مریض کی صحت کے حالات کے علاوہ عطیہ دہندگان اور وصول کنندہ کے درمیان مطابقت بھی ہے۔ 

برازیلین ایسوسی ایشن آف آرگن ٹرانسپلانٹس (ABTO) کے اعداد و شمار بتاتے ہیں کہ 2020 میں برازیل میں گردے کی پیوند کاری کے لیے انتظار کی فہرست 26.862 تھی، جن میں سے 14.858 ساؤ پالو میں تھے۔ 

ایڈورٹائزنگ

کیروس۔

آلے کا نام رکھا گیا تھا۔ کیروس۔ اور طریقہ کار میں شائع کیا گیا تھا میگزین پلس ون۔ 

اس آلے کو تیار کرنے کے لیے، نیفرولوجسٹ لوئس گسٹاوو موڈیلی ڈی اینڈریڈ کی سربراہی میں، ہسپتال داس کلینکاس میں ٹرانسپلانٹ پروگرام کے کوآرڈینیٹر اور یونیسپ کی فیکلٹی آف میڈیسن میں ڈیٹا سائنسز لیبارٹری، نے گزشتہ 17 سالوں (سال 2000 کے درمیان) سے معلومات اکٹھی کیں۔ اور 2017) وہ مریض جو ساؤ پالو اسٹیٹ ڈیپارٹمنٹ آف ہیلتھ ڈیٹا بیس میں ٹرانسپلانٹ کی قطار میں تھے۔ 

برازیل میں گردے کی پیوند کاری

مجموعی طور پر، تقریباً 50 مردہ ڈونر کے ریکارڈ شامل تھے۔

ایڈورٹائزنگ

زندہ عطیہ دہندگان کل ٹرانسپلانٹس کے تقریباً 20% کی نمائندگی کرتے ہیں، لیکن انہیں ڈیٹا بیس میں شامل نہیں کیا گیا کیونکہ وہ طریقہ کار کو انجام دینے کے لیے دیگر معیارات پر عمل کرتے ہیں۔

دستیاب معلومات کو عبور کر کے، یہ آلہ تقریباً 70% کی درستگی کے ساتھ ریاست ساؤ پالو میں مریض کے ٹرانسپلانٹ ہونے کے امکانات کا اندازہ لگا سکتا ہے۔

ایسا کرنے کے لیے، ڈاکٹر یا مریض کو دیگر معلومات کے ساتھ ساتھ خون کی قسم، HLA ٹائپنگ اور وصول کنندہ کے حالات جیسے ڈیٹا کے ساتھ ایک Keros فارم پُر کرنے کی ضرورت ہے۔

ایڈورٹائزنگ

اس کا جواب اس مدت کے اندر مریض کے ٹرانسپلانٹ ہونے کا اندازہ ہوگا، مثال کے طور پر: "28 ماہ میں ٹرانسپلانٹ ہونے کا امکان 24% ہے"۔

یہ جاننا کہ ٹرانسپلانٹ کے لیے کتنا انتظار کرنا ہے مریضوں کے لیے ایک اہم پریشانی ہے۔

"پہلی چیز جو مریض ہم سے پوچھتا ہے جب اسے پتہ چلتا ہے کہ اسے گردے کی پیوند کاری کی ضرورت ہے وہ یہ ہے کہ وہ کتنی دیر تک قطار میں کھڑے ہوں گے۔ اور اس کا جواب دینا ایک مشکل سوال ہے کیونکہ یہ بہت سے عوامل پر منحصر ہے"، ٹول تیار کرنے کے ذمہ دار اینڈریڈ نے کہا۔

ایڈورٹائزنگ

"یہ ایک پیش گوئی کرنے والا ماڈل ہے، جو ٹرانسپلانٹس کے ڈیٹا بیس کا استعمال کرتا ہے جو پہلے ہی نقلی کاموں کو انجام دینے اور کسی واقعہ کا اندازہ لگانے کی کوشش کرنے کے لیے ہو چکا ہے۔ لیکن انتظار کے وقت کی پیشین گوئی کرنے میں بڑا مسئلہ یہ ہے کہ ڈیٹا بیس میں سال بہ سال بہت زیادہ اتار چڑھاؤ آتا ہے، خاص طور پر عطیہ دہندگان کی تعداد کی وجہ سے اور یہ پیشین گوئی کے نتائج میں مداخلت کر سکتا ہے"، ہیومن ٹرانسپلانٹ پروگرام سے تعلق رکھنے والے نیفرولوجسٹ لوسیو ریکیو مورا کا خیال ہے۔ ہسپتال میں گردے اسرائیلیٹا البرٹ آئنسٹائن اور فیڈرل یونیورسٹی آف ساؤ پالو (Unifesp) میں پروفیسر۔

ماخذ: آئن سٹائن ایجنسی

اوپر کرو