Як це працює
Численні пацієнтипо всьому світу очікують на потенційно рятівний орган, і число осіб всписках очікування значно перевищує наявні донорські органи.
Останнім часом увипадках, коли необхідна пересадка печінки, доступ розширено завдякизастосуванню донорів, у котрих смерть настає після припинення серцевої діяльності.Такий стан називають смертю після зупинки кровообігу (DCD) — це момент, колисерце перестає функціонувати, кровообіг припиняється, а організм вже не можевідновити біологічні функції. Після цього лікарі констатують смерть і можутьбрати до уваги органи для трансплантації.
Однак приблизнов половині цих випадків трансплантацію доводиться відміняти. Цезумовлено тим, що між від’єднанням від медичної підтримки та остаточноюзупинкою кровообігу існує вирішальне часове вікно — приблизно 45 хвилин. У цейчас орган все ще має властивості, необхідні для вдалої пересадки.
Часомфізіологічні процеси тривають довше, ніж передбачає це вікно, і тоді орган можепоступово втрачати життєздатність. У таких ситуаціях хірурги змушені відмовлятисявід пересадки, щоб уникнути ризиків для реципієнта.
Лікарі, науковціта дослідники Стенфордського університету створили модель машинного навчання,яка прогнозує, чи ймовірно, що донор помре у межах часових рамок, необхіднихдля підтримки якості органів під час трансплантації. ШІ-інструмент перевершивоцінки найкращих хірургів і зменшив число зайвих приготувань до вилученняорганів (коли процес вже запущено, але донор помирає надто пізно) на 60%.
“Визначаючи, коли орган, можливо, буде придатним ще до початку будь-якихпідготовчих заходів, дана модель може зробити процес трансплантації значноефективнішим“, — зауважив доктор Кадзунарі Сасакі, клінічний професорабдомінальної трансплантації та старший автор дослідження.
Даний прогрес здатенскоротити кількість випадків, коли медпрацівники розпочинають підготовку дозабору органів, але в кінцевому результаті вимушені відмовитися через втрату їхньої придатності— що викликає додаткове операційне та фінансове навантаження на медичні установи.
Сьогодні лікарніздебільшого опираються на оцінку хірургів щодо даного критичного часового вікна.Прогнози можуть бути різними, що призводить до втрат ресурсів та органів. НовийШІ-інструмент було навчено на інформації понад 2000 донорів з декількох американськихтрансплантаційних центрів. Він застосовує неврологічні, дихальні тациркуляторні параметри, аби більш точно визначати момент настання смерті. Модельпродемонструвала вищу точність, ніж попередні підходи та навіть оцінки досвідченихекспертів.
Її випробовувалияк ретроспективно, так і проспективно; у результаті отримали 60% зменшеннякількості непотрібних процедур у порівнянні з прогнозами хірургів. Важливо, щоінструмент зберігає точність навіть за відсутності частини відомостей про донора.
На переконаннядослідників, даний підхід може стати важливим кроком вперед у сферітрансплантації органів, демонструючи потенціал ШІ для оптимізації застосуваннядонорських органів і зниження втрат.
Як Україна впроваджує ШІ
Україна такожстворює умови для впровадження рішень, подібних до моделі Стенфорда. Це потребуєрозвитку інфраструктури, підготовки фахівців і створення регуляторногосередовища для безпечного та ефективного застосування ШІ, зокрема вмедицині, що дозволить пацієнтам одержувати доступ до більш точних, швидких табезпечних медичних рішень в середньостроковій перспективі.
Зокрема,Мінцифри анонсувало MedTech Sandbox — національний простір для випробуваннямедичних інновацій.
Один з першихпроєктів реалізується разом із МОЗ, “Феофанією“ та GutSee Health: вперше уСхідній Європі проходить тестування ШІ-керована технологія фаготерапії для терапіїінфекцій, резистентних до антибіотиків.
На тлі данихініціатив Україна закладає основу для впровадження прогресивних медичнихтехнологій — від прогнозування життєздатності донорських органів до покращенняпроцесів трансплантації та підвищення безпеки пацієнтів.