Cirurgiões e pesquisadores de Melbourne, na Austrália, estão usando inteligência artificial para criar um sistema semelhante ao Tinder, mas para transplantes de órgãos. O sistema tem como objetivo reduzir as chances de rejeição em pacientes que passam por transplantes de fígado.
Bob Jones, um dos médicos envolvidos na criação do sistema, explicou ao Mashable que ele “é um algoritmo de aprendizagem de máquina que usa múltiplas características dos doadores e receptores para prever o resultado [de um transplante]”. Ao todo, o sistema avalia cerca de 25 características dos envolvidos, incluindo idade, gênero, tipo sanguíneo e a doença que motivou o transplante.
A inteligência artificial foi treinada e, em seguida, utilizada para avaliar 75 casos de transplantes cujos resultados já eram conhecidos. Ao todo, ele foi capaz de acertar com 84% de precisão a incidência de problemas em até 30 dias após o transplante. Utilizando os métodos tradicionais, a precisão foi de apenas 68%.
Match
Jones acredita que uma aferição mais cuidadosa da compatibilidade entre doador e recipiente pode ser suficiente para reduzir de maneira considerável os problemas de rejeição em trabsplantes de fígado. O sistema está em fase inicial de pesquisa, mas um artigo acadêmico sobre ele já foi enviado a diversos periódicos, e ele em breve entrará em fase de testes com as devidas aprovações éticas, segundo o Mashable.
No entanto, Jeremy Chapman, um especialista em transplantes renais do hospital Westmead, da Austrália, considera que o método pode não ser tão universal quanto esperado. “Podem haver perticularidades na maneira como realizam esses procedimentos [transplantes] em Sydney. Isso significa que o que funciona em Sydney pode não funcionar em Cincinnati”, disse.
Chapman também lembra que a compatibilidade perfeita é apenas um dos fatores a serem levados em conta na hora de criar pares doador-receptor. Outro fator importante é o melhor uso possível dos órgãos. Em outras palavras, seria melhor realizar dois transplantes com 80% de chance de dar certo do que realizar um com 100% e outro com 50%. Por esse motivo, Chapman considera que uma ferramenta desse tipo deve ser usada para “informar a decisão, mas não para criar a decisão”.
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