La inteligencia artificial (IA) podría ayudar a que la donación de hígado llegue a más receptores en un estado utilizable, al predecir cuánto tardará un donante de órganos en morir tras ser desconectado del soporte vital, según un nuevo estudio.
El tiempo entre la retirada del soporte vital y la muerte no puede superar los 30 a 45 minutos, o los cirujanos de trasplantes rechazarán un hígado donado porque es menos probable que funcione eficazmente en el receptor, según los investigadores.
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Un modelo de IA entrenado redujo la tasa de adquisiciones infructuosas de órganos en un 60% al predecir mejor que los médicos si un donante probablemente muera dentro de ese plazo, informaron recientemente investigadores en The Lancet Digital Health.
“Al identificar cuándo es probable que un órgano sea útil antes de que comiencen los preparativos para la cirugía, este modelo podría hacer que el proceso de trasplante sea más eficiente”, dijo en un comunicado de prensa el investigador senior Dr. Kazunari Sasaki, profesor clínico de trasplante abdominal en Stanford Medicine en Palo Alto, California.
“También tiene el potencial de permitir que más candidatos que necesiten un trasplante de órgano reciban uno”, añadió Sasaki.
La mejor opción de tratamiento para personas con enfermedad hepática terminal es un trasplante de hígado, según los investigadores en notas de fondo.
Muchas veces, se puede encontrar un hígado de donante en una persona que ha sufrido un paro cardíaco, pero que está siendo mantenida con soporte vital, según los investigadores. Esto se llama donación tras la muerte circulatoria.
Pero aproximadamente la mitad de las veces que se encuentra compatibilidad con estos donantes, el trasplante debe cancelarse cuando permanecen más tiempo después de que se haya retirado el soporte vital, según los investigadores.
Mientras el donante está muriendo, el suministro de sangre a sus órganos fluctúa, explicaron los investigadores. Esto puede provocar daños hepáticos, especialmente si el donante permanece más de media hora.
Momento clave en la donación de hígado
Aproximadamente la mitad de los posibles donantes mueren en esa media hora, lo que los convierte en los mejores donantes. Para el resto, los cirujanos usan su mejor criterio para decidir si siguen siendo candidatos para la donación de hígado, basándose en signos vitales, análisis de sangre e información neurológica.
Los investigadores entrenaron un modelo de IA para predecir mejor la hora de fallecimiento de un donante, utilizando la misma información disponible para los cirujanos seleccionados entre más de mil 600 donantes entre diciembre de 2022 y junio de 2023.
Aspectos que considera la IA
La IA tiene en cuenta género, edad, peso, signos vitales, análisis de sangre, historial de salud cardíaca y evaluaciones neurológicas, según los investigadores. También tiene en cuenta la configuración del ventilador de la persona, que indica cuánta ayuda necesita para respirar.
Tras el entrenamiento, la IA fue probada con datos de unos 400 donantes anteriores, así como de 200 nuevos donantes potenciales. Los resultados muestran que la inteligencia artificial predice con precisión la hora de fallecimiento de un donante el 75% de las veces, frente a la tasa de los cirujanos del 65%.
Sin embargo, la tasa de oportunidades perdidas se mantuvo similar entre la IA y los cirujanos, alrededor del 15%. En estos casos, la muerte ocurre antes de que puedan comenzar los preparativos para la donación de órganos.
“Ahora estamos trabajando para reducir la tasa de oportunidades perdidas porque es en el mejor interés de los pacientes que quienes necesitan trasplantes los reciban”, dijo Sasaki.
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“Seguimos perfeccionando el modelo mediante competiciones entre los algoritmos de aprendizaje automático disponibles, y recientemente encontramos un algoritmo que logra la misma precisión en la predicción del momento de la muerte, pero con una tasa de oportunidades perdidas de aproximadamente el 10%”, añadió Sasaki.
Los investigadores también están estudiando formas de aplicar el mismo modelo a trasplantes de corazón y pulmón.
