GazzeHamasDoğu TürkistanSon dakikaZulümTerme HaberTerme AjansenflasyonemeklilikTerörötvdövizakpchpmhp
DOLAR
42,3091
EURO
49,2565
ALTIN
5.693,03
BIST
10.628,63
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
Samsun
Hafif Yağmurlu
20°C
Samsun
20°C
Hafif Yağmurlu
Perşembe Hafif Yağmurlu
14°C
Cuma Yağmurlu
12°C
Cumartesi Yağmurlu
13°C
Pazar Parçalı Bulutlu
17°C

Yeni yapay zeka aracı, organ nakli için harcanan çabayı yüzde 60 oranında azaltabilir

Yeni yapay zeka aracı, organ nakli için harcanan çabayı yüzde 60 oranında azaltabilir
REKLAM ALANI
14.11.2025 06:46
A+
A-

Liver nakillerinde, dolaşımın durmasından sonra (DCD) yapılan bağışlarda kritik bir eşik bulunuyor: Donörün yaşam desteğinin kaldırılmasından sonra ölümün 45 dakika içinde gerçekleşmesi gerekiyor.

Bu süre aşıldığında organın zarar görme riski arttığı için nakil çoğu zaman iptal ediliyor. Bu durum, hazırlıkların başlamasına rağmen organın kullanılamaması anlamına gelen “futile procurement” olarak tanımlanıyor ve DCD bağışlarında yaklaşık her iki vakadan birinde yaşanıyor.

Cerrahları geride bırakan model

Stanford’lı doktor ve araştırmacılar tarafından geliştirilen makine öğrenimi modeli, donörün bu 45 dakikalık kritik süre içinde ölme ihtimalini yüksek doğrulukla tahmin ediyor. Model, üst düzey cerrahların kararlarından daha iyi performans gösterdi ve başarısız nakil hazırlıklarını yüzde 60 oranında azalttı.

Çalışmanın kıdemli yazarı olan Karın Nakli Klinik Profesörü Dr. Kazunari Sasaki, “Bir organın cerrahi hazırlıklar başlamadan önce kullanıma uygun olup olmadığını belirleyebilmek, nakil sürecini çok daha verimli hale getirebilir,” dedi. Sasaki ayrıca bu teknolojinin daha fazla hastanın nakil şansı elde etmesini sağlayabileceğini vurguladı.

Araştırmanın sonuçları Lancet Digital Health dergisinde yayımlandı.

Donör verilerinden güç alan yapay zeka

Yeni model, ABD’deki çeşitli nakil merkezlerinden toplanan 2 binden fazla donöre ait verilerle eğitildi. Donörlerin nörolojik, solunumsal ve dolaşımsal verilerini analiz ederek ölüm sürecine ilişkin öngörüler sunuyor ve eksik bilgi olduğunda bile yüksek doğruluk oranını koruyor.

Sistemin kullanılabilir hâle gelmesi durumunda, hastanelerin pahalı ve zaman alıcı nakil hazırlıklarına gereksiz yere başlaması önlenebilecek. Bu da hem operasyonel yükü hem de maliyetleri azaltacak.

Kalp ve akciğer nakillerine de uyarlanacak

Çalışma ekibi, bu yaklaşımın DCD bağışçılarını daha etkin değerlendirmek için önemli bir adım olduğunu belirterek yapay zekânın organ kullanımını optimize etme potansiyeline dikkat çekti. Araştırmacılar şimdi aracın kalp ve akciğer nakillerinde de denenmesi için yeni modeller geliştirmeyi planlıyor.

REKLAM ALANI
Yorumlar

Bir Cevap Yazın. Yorumlarınızı Önemsiyoruz! Görüşlerinizi bizimle paylaşmaktan çekinmeyin. Yazılarımız hakkında düşünceleriniz, katkılarınız ve sorularınız bizim için değerli. Yorum yaparken lütfen saygılı ve yapıcı bir dil kullanmaya özen gösterin. şiddet ve Argo, hakaret, ırkçı ifadeler ve ayrımcılık içeren yorumlara izin verilmez. Yorum yapmak için Web Sitemizde ya da Facebook hesabınızla kolayca giriş yapabilirsiniz. Unutmayın, burası birlikte konuşabileceğimiz temiz ve güvenli bir alan!

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.