miércoles, 3 de agosto de 2011

Inteligencia artificial para elegir el mejor receptor de un órgano

Investigadores españoles han desarrollado un sistema de inteligencia artificial para establecer el mejor emparejamiento posible entre un donante y los posibles receptores de un transplante. La iniciativa ha sido desarrollada dentro del Proyecto Madre, centrado en los transplantes de hígado.

Este estudio está promovido por el Fórum Hepático, compuesto por cirujanos y hepatólogos de once unidades de transplante hepático de toda España. Lo ha coordinado la Unidad de Transplante del Hospital Reina Sofía de Córdoba junto con el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Córdoba, y se ha presentado en el último Congreso Anual de la Sociedad Internacional de Trasplante Hepático, celebrado en Valencia.

Este novedoso sistema de asignación pretende maximizar las posibilidades de éxito de los trasplantes "en un contexto de escasez de donantes y búsqueda de nuevas modalidades para evitar el mayor número de muertes en lista de espera", como declaraban los promotores del proyecto en un comunicado.

A través de redes neuronales artificiales se determina el receptor más adecuado para cada órgano donado. Estos sistemas ya se habían usado para predicción de catástrofes, meteorología o estrategia militar. Javier Briceño, coordinador del Proyecto Madre y miembro de la Unidad de Trasplante del Reina Sofía de Córdoba, explica que pretenden avanzar desde los actuales "modelos que permiten calcular el riesgo con un determinado donante y la probabilidad de morir en lista de espera" hasta un "sistema global que calcule ambos eventos". De esta forma, se podría pronosticar el órgano donado que funcionaría mejor entre quienes esperen el trasplante.

En España se realizan alrededor de mil trasplantes de hígado cada año, un número que permanece estable y que obliga a optimizar los recursos de que se dispone. Por ello, la elección adecuada del emparejamiento entre donante y receptor figura como un factor fundamental.

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