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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