نموذج تعلم آلي لتوقع وفاة المتبرع أثناء صلاحية أعضائه للزراعة
طور فريق من أطباء وباحثين في جامعة ستانفورد أداة ذكاء اصطناعي جديدة للتنبؤ بما إذا كان المتبرع سيفارق الحياة خلال الفترة التي تظل فيها أعضاؤه صالحة للزراعة، وذلك بهدف تقليل هدر الأعضاء وزيادة فرص المرضى في الحصول على الأعضاء المناسبة.
تحتاج المستشفيات إلى الالتزام بفترة حساسة بين رفع أجهزة الإنعاش ووفاة المتبرع لا تتجاوز 45 دقيقة للحفاظ على جودة العضو، إذ غالباً ما يرفض الجراحون العضو إذا لم تتحقق هذه الفترة بسبب مخاطر المضاعفات.
يعتمد استخدام التقديرات البشرية في هذه الفترة بشكل رئيسي، لكن التقدير الخاطئ قد يؤدي إلى هدر الجهود وتكاليف عالية.
طور الفريق نموذجاً يعتمد على التعلم الآلي لتحديد ما إذا كان المتبرع سيفارق الحياة خلال الفترة التي تظل فيها الأعضاء صالحة للزرع، مع تحقيق أداء يفوق أعلى التقديرات الجراحية ويقلل حالات الاستخراج غير المجدي بنسبة تقارب 60% مقارنةً بالنهج التقليدي.
فسّر أستاذ زراعة الأعضاء الباطنية وكبير المؤلفين الدراسة أن معرفة صلاحية العضو قبل البدء في التحضيرات الجراحية يمكن أن يجعل عملية الزرع أكثر كفاءة ويتيح لعدد أكبر من المرضى الحصول على الأعضاء.
أشارت الدراسة إلى أن الأداة تدربت على بيانات أكثر من 2000 متبرع عبر عدة مراكز أمريكية لزراعة الأعضاء، مع تحليل بيانات عصبية وتنفسية ودورانية للتنبؤ بتطور حالة المتبرع واحتمالية وفاته بدقة تفوق النماذج السابقة والخبراء البشريين.
تؤكد النتائج أن الأداة يمكن استخدامها من قبل العاملين في الرعاية الصحية لاتخاذ قرارات أكثر دقة وتحسين استخدام الأعضاء، حتى في ظل نقص معلومات المتبرع، وتعد هذه خطوة مهمة في مجال زراعة الأعضاء مع توقعات بتعديلها لتجربتها في عمليات زراعة القلب والرئتين.
