La colaboración entre el grupo MINERVA (https://grupo.us.es/minerva/), especialistas en Inteligencia Artificial de la ETS de Ingeniería Informática, y las unidades de Cirugía de los hospitales universitarios Virgen Macarena y Virgen del Rocío de la US ha permitido un estudio para mejorar los trasplantes hepáticos.

El artículo publicado este mes es el fruto de casi dos años de trabajo para desarrollar una herramienta que apoye al cirujano responsable de la donación hepática en la toma de decisiones de aceptar o no un injerto utilizando las variables iniciales de las que dispone.

El sistema se ha entrenado con 350 trasplantes hepáticos y construye un modelo de predicción basado en aprendizaje automático y que utiliza un clasificador boosting basado en árboles capaz de ayudar a decidir si aceptar o rechazar un injerto hepático de donante. El modelo proporciona una clasificación sobre si el órgano a trasplantar es adecuado o no junto con un índice de confianza de fiabilidad, siendo la probabilidad de acierto en la predicción superior a 0,85.

La capacidad de mejora inherente al sistema hace que la tasa de predicciones correctas aumente a medida que se introducen nuevos datos. Por lo tanto, es una herramienta que no solo puede ayudar a optimizar el pool de injertos para trasplante hepático en la actualidad, sino que mejorará en la medida que se amplíen sus datos de partida.

Fuente: Prof. D. José C. Riquelme Santos, Director del Grupo de Investigación Minerva