Эйлин Хсич, медицинский директор программы трансплантации сердца в Кливлендской клинике, отметила, что традиционный подход к оценке успеха трансплантации основывается на индивидуальных факторах риска. Однако благодаря использованию машинного обучения врачи смогут анализировать комбинации факторов и их взаимодействие, что приведет к изменению клинических рекомендаций.
Доктор Йохан Нильссон из университетской больницы Сконе и Лундского университета в Лунде, Швеция, разрабатывает инструмент поддержки решений для хирургов-трансплантологов, используя метод моделирования под названием «цифровой двойник». Этот метод позволяет создать цифровое представление о каждом получателе, что помогает предсказать их будущие результаты на основе конкретных данных.
Его команда создала базу данных с многочисленными параметрами, включая клиническую информацию и результаты тестов, на всех 600 получателей сердца и доноров, которые прошли лечение в их учреждении. Они также планируют провести секвенирование всего генома получателей и их доноров для дополнительной информации.
Искусственный интеллект сможет помочь улучшить системы распределения органов, предсказывая результаты на каждом этапе процесса трансплантации.
