IA podría aumentar las donaciones de hígado destacando a los mejores donantes
La inteligencia artificial (IA) podría aumentar la cantidad de hígados donados que llegan en buenas condiciones a los receptores, al anticipar con mayor precisión cuánto tardará un donante en fallecer después de que se le retire el soporte vital, según un estudio reciente.
Los especialistas explican que, si el tiempo entre la retirada del soporte vital y la muerte supera los 30 a 45 minutos, el hígado suele descartarse porque disminuye la probabilidad de que funcione adecuadamente tras el trasplante.
En una investigación publicada en The Lancet Digital Health, un modelo de IA logró reducir en un 60% el número de intentos fallidos de obtención de órganos, al predecir mejor que los propios médicos si un donante fallecería dentro de ese intervalo.
“Al poder saber con anticipación cuándo un órgano será viable, incluso antes de iniciar la preparación quirúrgica, este sistema puede hacer más eficiente el proceso de trasplante”, afirmó el Dr. Kazunari Sasaki, profesor clínico de trasplante abdominal en Stanford Medicine, en Palo Alto, California. Sasaki añadió que también podría permitir que más personas que necesitan un órgano puedan recibir uno.
Los investigadores recuerdan que el trasplante de hígado es el tratamiento más efectivo para quienes padecen enfermedad hepática terminal. Con frecuencia, los hígados donados provienen de personas que sufrieron un paro cardíaco y permanecen con soporte vital; este proceso se conoce como donación tras muerte circulatoria.
No obstante, en aproximadamente la mitad de las ocasiones, el trasplante debe cancelarse porque el donante tarda demasiado en fallecer después de desconectarlo del soporte vital.
Durante ese periodo, el flujo sanguíneo hacia los órganos fluctúa y puede causar daños, especialmente si el donante supera los 30 minutos antes de morir.
La mitad de los potenciales donantes fallece dentro de ese lapso, lo que los convierte en candidatos ideales. Para el resto, los cirujanos deben tomar decisiones basadas en su experiencia y en datos como signos vitales, estudios de laboratorio e información neurológica.
Para mejorar esta predicción, los investigadores entrenaron un modelo de IA utilizando la misma información con la que trabajan los cirujanos, proveniente de más de 1,600 donantes entre diciembre de 2022 y junio de 2023.
El modelo considera factores como edad, sexo, peso, signos vitales, resultados de análisis de sangre, historial cardíaco, evaluaciones neurológicas y los ajustes del ventilador mecánico, que indican el nivel de asistencia respiratoria requerida.
Tras su desarrollo, la IA fue evaluada con datos de unos 400 donantes previos y 200 donantes potenciales recientes.
Los resultados mostraron que la IA acertó en la predicción del momento de la muerte el 75% de las veces, superando el 65% logrado por los cirujanos.
Sin embargo, la proporción de “oportunidades perdidas” —casos en los que el donante muere antes de que se inicie el proceso de extracción de órganos— fue similar para ambos, alrededor del 15%.
“Actualmente buscamos disminuir esta tasa de oportunidades perdidas, porque es fundamental que los pacientes que requieren un trasplante puedan recibirlo”, señaló Sasaki. Comentó además que continúan afinando el modelo mediante comparaciones entre distintos algoritmos, y que recientemente encontraron uno que mantiene la misma precisión pero reduce las oportunidades perdidas a cerca del 10%.
El equipo también explora la posibilidad de adaptar este enfoque a trasplantes de corazón y pulmón.
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