Inteligencia artificial para mejorar el trasplante
Una nueva herramienta de inteligencia artificial permite establecer el mejor emparejamiento posible entre un donante y los posibles receptores de un injerto hepático. Este proyecto, de nombre MADRE (Modelo de Asignación de Donante Receptor Español), es pionero ya que por primera vez se aplica en el campo del trasplante hepático, el sistema de aprendizaje y procesamiento automático de información que son las redes neuronales artificiales. El estudio, que ha sido coordinado por la Unidad de Trasplante del Hospital Reina Sofía junto con el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Córdoba, se presentó en el XVII Congreso Anual de la Sociedad Internacional de Trasplante Hepático (ILTS).
El objetivo principal, dijo Javier Briceño, del Hospital Reina Sofía de Córdoba y coordinador del Proyecto MADRE, ha sido establecer un sistema capaz de asignar objetivamente un donante para aquel receptor en el que el órgano trasplantado funcione con más probabilidades de éxito, sin olvidar la gravedad de dicho receptor en la lista de espera, combinando los principios de justicia, eficacia y eficiencia.
En el caso de la aplicación de las redes neuronales al trasplante hepático por parte del Fórum Hepático, un grupo compuesto por cirujanos y hepatólogos de 11 Unidades de Trasplante Hepático de toda España, se dispuso de una base de datos de 1.003 trasplantes realizados durante los años 2007-2008 en las 11 unidades de trasplante hepático participantes: Andalucía (2), Madrid (3), Extremadura (1), Valencia (1), País Vasco (1), Galicia (2) y Cataluña (1). Para la fase de aprendizaje del sistema de redes neuronales, se recopilaron 23 variables por cada donante y 34 por cada receptor.
"Por cada par donante-receptor, se calcularon dos probabilidades: la probabilidad de supervivencia del injerto y la probabilidad de pérdida del mismo. Y para ello se establecieron dos modelos de redes neuronales, un modelo de aceptación y un modelo de rechazo, respectivamente", explica Briceño. El modelo de aceptación mostró una capacidad de predicción de supervivencia del 88% y el modelo de rechazo mostró una capacidad de predicción de pérdida del injerto del 66%.
Sistemas predictivos
Los sistemas de redes neuronales se utilizan actualmente en la predicción de catástrofes, en el campo de la meteorología, la estrategia militar y microbiología cuantitativa, entre otros, explica César Hervás, catedrático de la Universidad de Córdoba, que ha participado en el desarrollo de este sistema de redes neuronales. "Ahora se está aplicando en el campo de la Medicina, y en concreto, en el del trasplante de órganos", añade. Este sistema imita las propiedades de los sistemas neuronales biológicos, que son recreados a través de potentes modelos matemáticos desarrollados mediante mecanismos artificiales. Dichos mecanismos, a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos, es capaz de aprender y de generalizar comportamientos, proporcionando soluciones.
Maximizar las donaciones
En la actualidad, se realizan en España en torno a 1.000 trasplantes de hígado al año. El número de trasplantes está estable y no se espera que aumente en los próximos años. Ante este contexto se está recurriendo a la utilización de los donantes con características biológicas supuestamente inferiores a los donantes considerados como óptimos, además de potenciar el trasplante de donante vivo o en asistolia, que podrían permitir incrementar el número de donantes. De ahí, la importancia de asignar el órgano donante al mejor receptor posible, minimizando las posibilidades de rechazo y maximizando las posibilidades de éxito.
"En la mayoría de las unidades de trasplante hepático de España, la asignación de los donantes se realiza según criterios de gravedad, de modo que se adjudican los donantes, respetando la identidad del grupo sanguíneo, a los pacientes más graves, con mayor riesgo de morir en lista de espera. Pero no hay un modelo uniforme para toda España", afirma Manuel de la Mata, del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y coordinador científico del Fórum Hepático.
El próximo objetivo que se ha planteado el Fórum Hepático es comprobar la validez del modelo de redes neuronales desarrollado en España mediante la utilización de bases de datos de trasplantes en Europa. Además, "queremos también iniciar una implantación prospectiva entre algunos centros nacionales para ver en la práctica clínica la efectividad del modelo", apostilla Briceño. "Consideramos que un sistema como éste, que depende de los cálculos complejos realizados por un programa informático capaz de tener en cuenta un número ilimitado de variables, elimina la subjetividad, y la variabilidad de unas unidades de trasplante a otras y respeta el principio de gravedad y de eficacia en la asignación".
http://www.abc.es/salud/noticias/inteligencia-artificial-para-mejorar-trasplante-9549.html
El objetivo principal, dijo Javier Briceño, del Hospital Reina Sofía de Córdoba y coordinador del Proyecto MADRE, ha sido establecer un sistema capaz de asignar objetivamente un donante para aquel receptor en el que el órgano trasplantado funcione con más probabilidades de éxito, sin olvidar la gravedad de dicho receptor en la lista de espera, combinando los principios de justicia, eficacia y eficiencia.
En el caso de la aplicación de las redes neuronales al trasplante hepático por parte del Fórum Hepático, un grupo compuesto por cirujanos y hepatólogos de 11 Unidades de Trasplante Hepático de toda España, se dispuso de una base de datos de 1.003 trasplantes realizados durante los años 2007-2008 en las 11 unidades de trasplante hepático participantes: Andalucía (2), Madrid (3), Extremadura (1), Valencia (1), País Vasco (1), Galicia (2) y Cataluña (1). Para la fase de aprendizaje del sistema de redes neuronales, se recopilaron 23 variables por cada donante y 34 por cada receptor.
"Por cada par donante-receptor, se calcularon dos probabilidades: la probabilidad de supervivencia del injerto y la probabilidad de pérdida del mismo. Y para ello se establecieron dos modelos de redes neuronales, un modelo de aceptación y un modelo de rechazo, respectivamente", explica Briceño. El modelo de aceptación mostró una capacidad de predicción de supervivencia del 88% y el modelo de rechazo mostró una capacidad de predicción de pérdida del injerto del 66%.
Sistemas predictivos
Los sistemas de redes neuronales se utilizan actualmente en la predicción de catástrofes, en el campo de la meteorología, la estrategia militar y microbiología cuantitativa, entre otros, explica César Hervás, catedrático de la Universidad de Córdoba, que ha participado en el desarrollo de este sistema de redes neuronales. "Ahora se está aplicando en el campo de la Medicina, y en concreto, en el del trasplante de órganos", añade. Este sistema imita las propiedades de los sistemas neuronales biológicos, que son recreados a través de potentes modelos matemáticos desarrollados mediante mecanismos artificiales. Dichos mecanismos, a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos, es capaz de aprender y de generalizar comportamientos, proporcionando soluciones.
Maximizar las donaciones
En la actualidad, se realizan en España en torno a 1.000 trasplantes de hígado al año. El número de trasplantes está estable y no se espera que aumente en los próximos años. Ante este contexto se está recurriendo a la utilización de los donantes con características biológicas supuestamente inferiores a los donantes considerados como óptimos, además de potenciar el trasplante de donante vivo o en asistolia, que podrían permitir incrementar el número de donantes. De ahí, la importancia de asignar el órgano donante al mejor receptor posible, minimizando las posibilidades de rechazo y maximizando las posibilidades de éxito.
"En la mayoría de las unidades de trasplante hepático de España, la asignación de los donantes se realiza según criterios de gravedad, de modo que se adjudican los donantes, respetando la identidad del grupo sanguíneo, a los pacientes más graves, con mayor riesgo de morir en lista de espera. Pero no hay un modelo uniforme para toda España", afirma Manuel de la Mata, del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y coordinador científico del Fórum Hepático.
El próximo objetivo que se ha planteado el Fórum Hepático es comprobar la validez del modelo de redes neuronales desarrollado en España mediante la utilización de bases de datos de trasplantes en Europa. Además, "queremos también iniciar una implantación prospectiva entre algunos centros nacionales para ver en la práctica clínica la efectividad del modelo", apostilla Briceño. "Consideramos que un sistema como éste, que depende de los cálculos complejos realizados por un programa informático capaz de tener en cuenta un número ilimitado de variables, elimina la subjetividad, y la variabilidad de unas unidades de trasplante a otras y respeta el principio de gravedad y de eficacia en la asignación".
http://www.abc.es/salud/noticias/inteligencia-artificial-para-mejorar-trasplante-9549.html
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