器官移植是有風(fēng)險的，可用器官的稀缺使得成功率變得更加重要。人工智能和云計算正在推動捐獻(xiàn)者匹配技術(shù)的創(chuàng)新，預(yù)測器官移植的成功率，并降低移植排斥率。

　　根據(jù)美國衛(wèi)生資源與服務(wù)管理局的數(shù)據(jù)，超過 106,000 人在國家器官移植等候名單上，但去年只有 40,000 人接受了移植。即使是幸運的接受者也沒有脫離危險，因為移植器官的總排斥率為10-15%。

　　使捐獻(xiàn)者太少問題更加嚴(yán)峻的是，捐獻(xiàn)者匹配過程不充分。當(dāng)前計算機化的捐獻(xiàn)者匹配系統(tǒng)根據(jù)客觀標(biāo)準(zhǔn)對潛在的接受者進(jìn)行排序，例如血液和組織類型、醫(yī)療緊急程度、等候名單上的登記時間以及捐獻(xiàn)者和潛在接受者之間的距離。

　　然而，這些因素都是單獨考慮的，其中任何一個因素都可能排除潛在的器官接受者。例如，住在離醫(yī)院很遠(yuǎn)的有緊急需求的患者經(jīng)常被離醫(yī)院較近的有中等需求的患者取代。

　　一個基于人工智能的系統(tǒng)正在開發(fā)中，目標(biāo)是進(jìn)行更好的匹配并挽救更多生命。利用層次分析法 (AHP)，器官獲取和移植網(wǎng)絡(luò)(OPTN)正在開發(fā)一種評估多項標(biāo)準(zhǔn)并給潛在候選人打分的方法。它根據(jù)所有因素的組合，而不是每個因素的單獨排名，對接受者進(jìn)行優(yōu)先排序。優(yōu)先級也可以根據(jù)器官類型進(jìn)行調(diào)整。AHP使移植分配更加透明和公平。

　　預(yù)測成功

　　最難確定的因素之一是預(yù)測器官的接受率?；颊叩纳眢w會排斥捐獻(xiàn)的器官嗎？很難確定，但巴黎移植小組的研究人員正在利用人工智能來更好地預(yù)測患者的預(yù)后情況。

　　PTC 開發(fā)了 iBox，這是一種通用工具，它使用基于 AI 的預(yù)測系統(tǒng)來確定移植腎臟的長期存活率。使用移植后患者隨訪期間的可用數(shù)據(jù)，iBox 預(yù)測了手術(shù)后長達(dá)七年的成功概率。該算法考慮了患者、供體和移植物參數(shù)以及長期患者數(shù)據(jù)，以計算失敗的風(fēng)險。經(jīng)過幾年對多個國家的7500多名患者進(jìn)行測試，iBox的預(yù)測與現(xiàn)實生活中的結(jié)果基本相符。

　　由于移植后數(shù)據(jù)很容易獲得，因此iBox可以在全世界的標(biāo)準(zhǔn)臨床環(huán)境中使用。它還可以在移植后3年、5年或7年的多個時間點重新評估風(fēng)險。更新后的風(fēng)險水平反映了身體和移植物的物理變化，包括疤痕、損傷、炎癥和供體特異性抗體水平等因素。iBox 工具已集成到 Cibiltech 的患者監(jiān)測軟件 Predigraft 中。

　　與排斥作斗爭

　　預(yù)測成功非常有價值，但防止被排斥則更好。波士頓大學(xué)初創(chuàng)公司 INIA Biosciences 的研究人員正在開發(fā) INIA，這是一種非侵入式超聲設(shè)備，使用人工智能和云計算來降低排斥的可能性。它調(diào)節(jié)特定的神經(jīng)信號，以抑制身體的免疫反應(yīng)。INIA 將取代目前讓患者終生服用抗排斥藥物的做法。

　　即使服用這些藥物，大約 30% 的腎移植也會被排斥。INIA 設(shè)備可以檢測失敗并幫助保存捐獻(xiàn)的器官。如果患者的身體開始排斥移植的器官，INIA 將及早通知醫(yī)務(wù)人員——在器官發(fā)生損壞之前，可能允許將其重新移植到其他患者體內(nèi)。INIA 解決方案仍在開發(fā)中，但它有可能改變患者監(jiān)測，并減少患者對藥物的依賴。這將降低患者、醫(yī)院和保險公司的成本。

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