新AI工具或提升器官移植效率，浪费减少达60%

全球范围内，数以万计的患者在等待能挽救生命的器官移植，但供体资源远远不足。近日，斯坦福大学的医生与科研团队推出了一款全新的人工智能（AI）工具，旨在减少器官移植过程中不必要的浪费，尤其针对肝脏移植。数据显示，在使用心脏骤停后捐献的器官时，因为供体死亡时机难以准确把握，几乎有一半的捐献最终被取消。

图源说明：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney

这款 AI 基于机器学习模型，能预测供体是否可能在器官仍处于可用时限内去世。与顶级外科医生的人工判断相比，工具表现更稳健，使无效器官获取减少了 60%——也就是避免了那种已开始手术准备、但供体未能在规定时间内去世而导致器官无法使用的情况。

斯坦福大学腹部移植临床教授佐佐木和成表示：“在着手任何手术准备之前就识别器官的潜在可用性，这个模型能让移植流程更高效，也有望让更多等待器官移植的患者得到帮助。”相关研究成果已发表于《柳叶刀数字健康》期刊。

这一进展不仅可减少医院在器官回收准备中的无效工作与资源消耗，还有助于降低医疗成本。过去医院主要依赖外科医生对关键时机的判断，但不同标准往往带来巨大浪费。而这款 AI 工具基于 2000 多名捐赠者的数据，通过分析神经、呼吸和循环等指标，更精准地预测供体临床进程。

研究团队称，未来将把该 AI 工具推广到心脏与肺脏移植试验中，进一步提升器官的利用效率。

划重点:

1. 🧠 斯坦福开发的 AI 可预测供体能否在器官适用时间窗内去世，帮助减少移植过程中的浪费。

2. 💡 在降低无效器官获取方面优于外科医生判断，使无效案例减少 60%。

3. ⏳ 计划拓展到心脏和肺脏移植试验，进一步提升器官利用率。