工具使用人工智能并估计患者接受肾移植的机会

博图卡图 Unesp 医学院附属医院 Hospital das Clínicas 的研究人员开发了一种工具,利用人工智能来计算患者在给定时间内接受肾移植的机会。这是一个很难计算的问题,因为肾移植队列并不遵循“登记顺序”,而是取决于供者和受者之间的兼容性以及患者的健康状况。 

巴西器官移植协会(ABTO)的数据显示,2020年巴西肾移植等候名单为26.862人,其中14.858人在圣保罗。 

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克罗斯

该工具被称为 克罗斯 该方法发表于 杂志 普洛斯一号。 

为了开发该工具,由肾病学家 Luís Gustavo Modelli de Andrade 领导的小组收集了过去 17 年(从 2000 年到 2017 年)的信息。和 XNUMX 年)圣保罗州卫生部数据库中移植队列中的患者。 

巴西的肾脏移植

总共包含近 50 份已故捐赠者记录。

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活体捐赠者约占移植总数的 20%,但他们没有被纳入数据库,因为他们遵循其他执行手术的标准。

通过交叉现有信息,该工具可以估计患者在圣保罗州接受移植的机会,准确度约为 70%。

为此,医生或患者需要填写 Keros 表格,其中包含血型、HLA 分型和接受者状况等数据。

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答案将是患者在该期间内接受移植的估计机会,例如:“28 个月内发生移植的概率为 24%”。

知道等待移植需要多长时间是患者的主要焦虑之一。

“当患者发现需要进行肾移植时,他们问我们的第一件事就是他们要排队等待多长时间。这是一个很难回答的问题,因为它取决于很多因素”,负责开发该工具的安德拉德说。

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“这是一个预测模型,它使用已经发生的移植数据库来进行模拟并尝试预测事件。但预测等待时间的一个大问题是,数据库每年波动太大,特别是由于捐赠者的数量,这可能会干扰预测结果”,人体移植项目的肾病学家 Lúcio Requião Moura 思考道。 Israelita Albert Einstein 医院肾脏科和圣保罗联邦大学 (Unifesp) 教授。

资料来源:爱因斯坦通讯社

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