深度学习模型最大限度地延长肝移植后的寿命

来自大学健康网络的研究人员开发并验证了一种创新的深度学习模型，以预测患者接受肝移植后的长期结果。

这个模型是移植领域的第一个，是由Ajmera移植中心和Peter Munk心脏中心合作的结果。该研究发表于柳叶刀数字医疗，表明它可以显著改善肝移植受者的长期生存和生活质量。

UHN的Ajmera移植中心的肝脏专家Mamatha Bhat博士解释说:“从历史上看，我们已经看到了移植术后1年预后的良好进展，但在过去的几十年里，长期生存率并没有显著提高。”

“这个模型可以指导医生，帮助预测并发症何时以及如何出现。这真的可以改变我们为肝移植患者提供个性化护理的方式，帮助他们活得更好、更久。”

对于接受肝移植的病人，长期生存超过1年，患癌症、心血管疾病死亡、感染和移植失败的风险会显著降低。鉴别有这些并发症风险的患者的临床工具有限。

该模型将有助于临床医生提高肝移植后护理的使用机器学习，使他们在制定针对患者的治疗计划时能够识别潜在风险。

研究结果表明，该模型对肝脏潜在并发症的预测准确率超过80%移植在移植后的任何时间，根据他们的病史和数以百万计的数据点使用人工智能编译。

“深度学习使及时处理大型数据集,发现模式和信号,可以帮助临床医生更好地预测临床结果和创造特定的治疗建议,“薄王博士说,艾未未在彼得·蒙克心脏中心,CIFAR AI椅子向量研究所和文章的第二作者的研究。

这个模型的算法是基于移植接受者科学注册(SRTR)创建的，SRTR是美国的一个国家医疗数据库，拥有超过4.2万的数据肝脏移植手术收件人。然后，他们使用UHN的Ajmera移植中心的本地数据集进行验证，该中心有超过3200个病例。

研究小组现在计划分享这一成果模型与临床医生合作，以便在全世界范围内使用。此外，我们还在评估优化其使用的最佳格式，无论是开发软件还是移动应用程序。

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