طوّر فريق بحثي “أميركي- بريطاني” أداة ذكاء اصطناعي متقدمة، تهدف إلى تحسين التنبؤات المتعلقة بنتائج زراعة الكلى من المتبرعين المتوفين.
وبحسب ما نُشر في دورية Renal Failure، تمثل الأداة المعروفة باسم UK-DTOP خطوة هامة نحو تحسين نتائج زراعة الكلى من خلال توظيف الذكاء الاصطناعي.
ومن المتوقع أن تسهم هذه الأداة في تحديث سياسات توزيع الكلى في المملكة المتحدة والولايات المتحدة، ما قد يؤدي إلى تحسين رعاية المرضى واستخدام الموارد الصحية الحيوية بشكل أكثر كفاءة.
وإذا تم تبني هذه الأداة عالمياً، فقد تحدث ثورة في كيفية إجراء عمليات زراعة الأعضاء، مما قد يؤدي إلى إنقاذ المزيد من الأرواح وتحسين نوعية الحياة لمرضى زراعة الكلى.
بالنسبة للمرضى الذين يعانون من الفشل الكلوي في مراحله المتأخرة، يمكن أن تكون زراعة الكلى عملية تغير الحياة بالكامل، إذ تقدم لهم فرصة جديدة للبقاء وتحسين نوعية حياتهم مقارنة بخيارات العلاج الأخرى.
ولكن في المملكة المتحدة وحدها، ينتظر حوالي 5000 شخص زراعة الكلى، ويبلغ متوسط فترة الانتظار للحصول على كلية من متبرع ميت، ما بين سنتين إلى ثلاث سنوات.
قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يُعَد هذا النظام الجديد أداة لدعم اتخاذ القرار أكثر دقة وموثوقية من الأدوات التقليدية المستخدمة؛ إذ يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين اختيار المتبرعين، ووضع استراتيجيات زراعة أفضل، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى.
وعبر تحسين كيفية تخصيص الأعضاء، يمكن ضمان نتائج أفضل للمرضى المتلقين، وقد يؤدي تبني هذه الأداة عالمياً إلى تقدم كبير في رعاية المرضى واستخدام الموارد الصحية.
تعتبر زراعة الكلى عملية تحمل مخاطر كامنة، ومع الطلب المتزايد على الأعضاء الذي يفوق الأعضاء المتاحة، من الضروري ضمان استخدام كل كلية متبرع بها بأقصى كفاءة.
لكن تظهر النماذج التنبؤية الحالية مثل مؤشر مخاطر المتبرعين بالكلى دقة محدودة في قدرتها على التنبؤ الدقيق بالنتائج الصحية للمرضى؛ وهو الأمر الذي يبرز الحاجة الماسة لأدوات أكثر تطوراً تُمكن من اتخاذ قرارات سريرية أفضل.
وقام مجموعة من الخبراء من المستشفيات في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة بتطوير برنامج جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي؛ للتنبؤ بنتائج زراعة الكلى من المتبرعين المتوفين في المملكة المتحدة، وتم تطوير هذه الأداة باستخدام بيانات من حوالي 30 ألف حالة زراعة كلى على مدار 15 عاماً.
وفق المؤلف الرئيسي للدراسة “حاتم علي”، المتخصص في أمراض الكلى في مستشفيات جامعة كوفنتري ووارويكشاير بالمملكة المتحدة، يعتقد فريقه أن هذا النموذج “سيكون نقطة تحول كبيرة في مجال زراعة الكلى”، ويقول إن “الأداة تقدم أملاً في تحقيق توزيع أكثر كفاءة للأعضاء وتحسين النتائج للمرضى الذين يحتاجون إلى زراعة كلى”.
واستخدم الفريق بيانات من أكثر من 29 ألف حالة زراعة مسجلة في سجل زراعة الكلى في المملكة المتحدة بين عامي 2008 و2022، وتم تقييم أداء ثلاثة نماذج تعلم آلي متقدمة، مع الأخذ في الاعتبار عوامل متعددة تتعلق بالمتبرعين والمتلقين والزراعة نفسها، وتبين أن الأداة الجديدة كانت الأكثر تفوقاً بقوة تنبؤية بلغت 0.74، متفوقة بشكل ملحوظ على المؤشرات الأخرى.
تقييم نتائج زراعة الكلى
وتستطيع تلك الأداة تحسين اختيار المتبرعين واستراتيجيات الزراعة؛ كما تعمل على تحسين توزيع الأعضاء بما يتماشى مع احتياجات المرضى، مما يزيد من فرص نجاح العمليات ويقلل من معدلات الفشل، وبالتالي تحسين جودة الحياة للمرضى.
وتساعد الأداة أيضاً في تحسين سياسات تخصيص الكلى، مما يسهم في الاستخدام الأمثل للأعضاء المتبرع بها ويزيد من الكفاءة العامة في النظام الصحي.
ويقول المؤلف المشارك في الدراسة “ميكلوس مولنار”، الباحث في جامعة “يوتا” الأميركية، إن الأداة مرنة في مجال تقييم نتائج زراعة الكلى من المتبرعين المتوفين، وتساعد في تحسين القرارات المتعلقة بالزراعة قبل العملية، مع الاعتراف بأن القرار النهائي بقبول العضو يعتمد على المتلقي ومدى تحمله للمخاطر.
وعلى الرغم من أن تلك الأداة تمثل تقدماً كبيراً في التنبؤ بنتائج زراعة الكلى، إلا أن الفريق البحثي يعترف بأن هذه الأداة تملك بعض القيود مثل التباين في البيانات المبلغ عنها، ونقص المعلومات حول بعض خصائص المتبرعين، وغياب بعض العوامل التي قد تؤثر على النتائج طويلة الأجل، مثل الأجسام المضادة المحددة وبعض المؤشرات البيولوجية.