ويجب ألا تتجاوز فترة بين رفع أجهزة الإنعاش ووفاة المتبرع 45 دقيقة، فإن لم يتوف المتبرع خلال هذه المدة اللازمة للحفاظ على جودة العضو، فغالبا ما يرفض الجراحون العضو للاحتمالية حدود مضاعفات لدى المتلقي.

وتعتمد المستشفيات في الأساس على تقديرات الجراحين لتحديد هذه الفترة الحساسة، لكن التقدير الخاطئ قد يؤدي إلى هدر مجهود، وتكاليف باهظة.

ولكن أطباء وعلماء وباحثين من جامعة ستانفورد، طوروا نموذجا يعتمد على التعلم الآلي للتنبؤ بما إذا كان المتبرع سيفارق الحياة خلال الفترة الزمنية التي يظل فيها أعضاؤه صالحة للزرع.

وتفوقت هذه الأداة على أفضل الجراحين، وقلت من حالات الاستخراج غير المجدي، أي بدء الجراحة الزرع ثم استكشاف وفاة المتبرع متأخرا بالنسبة 60 بالمئة.

وقال الأستاذ السريري في زراعة الأعضاء الباطنية وكبير مؤلفي الدراسة، كازوناري ساساكي: “من خلال تحديد ما إذا كان العضو سيكون صالحا قبل بدء أي إعدادات للجراحة، يمكن لهذا النموذج أن يجعل عملية الزرع أكثر كفاءة، كما أنه قد يسمح لعدد أكبر من المرضى بالحصول على الأعضاء التي يحتاجونها”.

وذكرت الدراسة المنشورة في مجلة “لانستيت ديجيتال هيلث”، أن الباحثين دربوا هذه الأداة باستخدام بيانات أكثر من 2000 متبرع في عدة مراكز أمريكية لزراعة الأعضاء.

وتحلل الأداة بيانات عصبية، وتنفسية ودورانية للتنبؤ بتطور حالة المتبرع، والتنبؤ باحتمالية وفاته بدقة أكبر من النماذج السابقة والخبراء البشريين.

وتعتمد الأداة على بيانات يمكن أن يستغلها العاملون في الرعاية الصحية لاتخاذ قرارات أفضل، وتحسين استخدام الأعضاء، كما أنها تعمل بكفاءة رغم نقص معلومات عن المتبرع.

وقال الفريق إن هذا الابتكار يمثل خطوة أساسية في مجال زراعة الأعضاء، مؤكدين أن الذكاء الاصطناعي سيحسن عمليات الزراعة.

ويخطط الباحثون لتعديل الأداة بهدف تجربتها في عمليات زراعة القلب والرئتين.