Investigadores cordobeses crean un sistema que predice la compatibilidad de un trasplante

  • Este nuevo método, basado en la inteligencia artificial, "podría revolucionar el sistema de trasplantes de hígado en España", según sus creadores.
  • El sistema incluye variables entre donante y receptor como el índice de masa corporal o el tiempo de refrigeración del órgano.
Imagen de archivo de un trasplante hepático.
Imagen de archivo de un trasplante hepático.
EUROPA PRESS/JUNTA
Imagen de archivo de un trasplante hepático.

Investigadores del hospital Reina Sofía de Córdoba y de la Universidad de Córdoba (UCO) han desarrollado un sistema basado en la inteligencia artificial que ayuda a predecir la compatibilidad entre donantes y receptores de órganos, con una precisión del 76%.

El departamento de Informática y Análisis Numérico de la UCO ha informado, en un comunicado, de que se trata de un modelo de asignación donante-receptor "que podría revolucionar el sistema de trasplantes de hígado en España".

A diferencia del actual no solo toma en cuenta las características del paciente sino también un conjunto de datos del donante que podrían ayudar a predecir la compatibilidad del órgano, alcanzando, de esta forma, una precisión del 76%, según la nota.

Hasta la fecha, el modelo de asignación aceptado para trasplantes de hígado es el conocido como escala MELD, un sistema de puntuación que mide la severidad de la enfermedad hepática y que, por tanto, sólo considera la gravedad de los pacientes que esperan el injerto.

El problema de este método, según Pedro Antonio Gutiérrez, uno de los autores de la investigación, es que se producen "situaciones injustas", ya que, al no tener en cuenta las características del donante ni los factores del trasplante, se efectúan injertos que pueden tener una menor probabilidad de éxito.

El nuevo sistema se compatibiliza con el actual modelo MELD, por lo que, además de tener en cuenta la gravedad de los receptores, incluye otras variables como el índice de masa corporal, si el injerto es completo o parcial, el tiempo de refrigeración del órgano o si el donante o el paciente padecen enfermedades como la diabetes o la hepatitis.

El programa que aprende

Este nuevo método de asignación, realizado con datos suministrados por el hospital londinense King's College, se basa en lo que en el campo de la informática se conoce como aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que consiste en inducir el conocimiento, es decir, hacer que las maquinas aprendan partiendo de información suministrada en forma de ejemplos.

En este caso concreto, se trata de un modelo matemático que, teniendo en cuenta la información proporcionada por el King's College, predice el éxito de un trasplante a partir de los datos del donante y el receptor.

El proceso de implantación de este nuevo modelo, según explica Gutiérrez, podría ser lento, ya que "el sistema MELD está ampliamente extendido y sustituirlo no se antoja una tarea fácil", aunque "la idea es comenzar a aplicarlo en un futuro cercano en algunos hospitales como el Reina Sofía".

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