Новий ШІ-інструмент може скоротити марні спроби трансплантації на 60% – The Guardian

Про це пише Delo.ua з посиланням на публікацію The Guardian.

Лікарі розробили ШІ-інструмент, який може зменшити кількість безрезультатних спроб трансплантації органів на 60%. На першому етапі модель навчали на даних щодо трансплантації печінки, наступним етапом стане адаптація моделі для трансплантації серця та легень.

Як це працює

Тисячі пацієнтів по всьому світу чекають на потенційно життєрятівний орган, і кількість людей у листах очікування значно перевищує доступні донорські органи.

Останнім часом у випадках, де потрібна трансплантація печінки, доступ розширено завдяки використанню донорів, у яких смерть настає після зупинки серця. Такий стан називають циркуляторною смертю (DCD) — це момент, коли серце припиняє битися, кровообіг зупиняється, а організм уже не може відновити життєві функції. Після цього лікарі фіксують смерть і можуть розглядати органи для трансплантації.

Проте приблизно в половині таких випадків трансплантацію доводиться скасовувати. Це відбувається тому, що між відключенням від медичної підтримки та остаточною зупинкою кровообігу існує критичне часовe вікно — орієнтовно 45 хвилин. У цей період орган ще зберігає якість, потрібну для успішної пересадки.

Іноді фізіологічні процеси тривають довше, ніж дозволяє це вікно, і тоді орган може поступово втратити життєздатність. У таких випадках хірурги змушені відмовитися від пересадки, щоб уникнути ризиків для реципієнта.

Лікарі, науковці та дослідники Стенфордського університету створили модель машинного навчання, яка прогнозує, чи донор, ймовірно, помре в межах часових рамок, необхідних для збереження якості органів під час трансплантації. Інструмент ШІ перевершив оцінки провідних хірургів і зменшив кількість марних підготовок до вилучення органів (коли процес уже розпочато, але донор помирає занадто пізно) на 60%.

"Визначаючи, коли орган, імовірно, буде придатним ще до початку будь-яких підготовчих процедур, ця модель може зробити процес трансплантації значно ефективнішим", — зазначив доктор Кадзунарі Сасакі, клінічний професор абдомінальної трансплантації та старший автор дослідження.

Цей прогрес може зменшити кількість випадків, коли медичні працівники починають підготовку до забору органів, але зрештою змушені відмовитися через втрату їхньої придатності — що створює додаткове операційне та фінансове навантаження на медичні центри.

Нині лікарні переважно покладаються на оцінку хірургів щодо цього критичного часового вікна. Прогнози можуть варіюватися, що призводить до втрат ресурсів і органів. Новий інструмент ШІ навчено на даних понад 2000 донорів із кількох американських трансплантаційних центрів. Він використовує неврологічні, дихальні та циркуляторні показники, щоб точніше прогнозувати момент настання смерті. Модель показала вищу точність, ніж попередні підходи та навіть прогнози досвідчених фахівців.

Її протестували як ретроспективно, так і проспективно; у результаті отримали 60% зниження кількості марних процедур порівняно з прогнозами хірургів. Важливо, що інструмент залишається точним навіть за відсутності частини даних про донора.

На думку дослідників, цей підхід може стати важливим кроком уперед у сфері трансплантації органів, демонструючи потенціал ШІ оптимізувати використання донорських органів і зменшувати втрати.

Як Україна впроваджує ШІ

Україна також формує умови для впровадження рішень, подібних до моделі Стенфорда. Це потребує розвитку інфраструктури, підготовки кадрів та створення регуляторного середовища для безпечного та ефективного використання ШІ, зокрема у медицині, що дозволить пацієнтам отримувати доступ до більш точних, швидких та безпечних медичних рішень у середньостроковій перспективі.

Зокрема, Мінцифри анонсовано MedTech Sandbox — національний майданчик для тестування медичних інновацій.

Один із перших проєктів реалізується спільно з МОЗ, "Феофанією" та GutSee Health: вперше у Східній Європі тестується ШІ-керована технологія фаготерапії для лікування інфекцій, стійких до антибіотиків.

На тлі цих ініціатив Україна формує фундамент для впровадження передових медичних технологій — від прогнозування життєздатності донорських органів до оптимізації процесів трансплантації і підвищення безпеки пацієнтів.