スタンフォードのAIは 75%の正確さで 臓器の移植を削減する Stanford's AI predicts organ viability post-death with 75% accuracy, reducing transplant cancellations.

スタンフォード大学の研究者が開発した新しい AI システムは 循環器死後のドナーが 活性の高い臓器回復のための 30~45分の臨界期間に応じるか否かを 75%の精度で予測し 外科医を上回り 移植のキャンセルを減らすことができます A new AI system developed by Stanford researchers predicts with 75% accuracy whether donors after circulatory death will meet the critical 30- to 45-minute window for viable organ recovery, outperforming surgeons and reducing transplant cancellations. このモデルは2000件以上の事例で訓練を受け,死亡時刻を診断するリアルタイム臨床データを使い,不完全な記録を処理し,病院のプロトコルにカスタマイズすることができる. Trained on over 2,000 cases, the model uses real-time clinical data to assess death timing, works with incomplete records, and can be customized to hospital protocols. 使用 可能 な 器官 を 増やし , 費用 を 削減 し , 移植 の 効率 を 向上 さ せ , 心臓 や 肺 の 移植 に まで 発展 する 可能 性 が あり ます。 It may increase usable organs, lower costs, and improve transplant efficiency, with potential expansion to heart and lung transplants.