Искусственный интеллект в нефрологии: Прорывы в лечении и трансплантации почек

Недавние открытия в области нефрологии были сделаны благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ), который всё чаще применяется для улучшения различных аспектов трансплантации и лечения почек. Исследование Университета Техаса в Далласе, опубликованное 14 июля 2023 года, раскрыло новый механизм обновления клеток почек. Это открытие касается “хозяйственного” процесса внутри клеток почек, который удаляет ненужные компоненты, что может иметь значительные последствия для понимания функции почек и заболеваний.

ИИ также используется для трансформации трансплантации органов. Например, специалисты по трансплантации из клиники Мэйо уверены, что ИИ станет ценным инструментом для улучшения сложного процесса подбора доноров и реципиентов органов. Способность ИИ анализировать большие объемы данных должна помочь выявить важные тенденции и закономерности, которые могут способствовать раннему обнаружению отказа органов, улучшению процессов подбора и потенциальному увеличению количества органов, пригодных для трансплантации.

Кроме того, Проект “Почка” добился прогресса в разработке прототипа биоискусственной почки, которая стремится освободить пациентов от диализных машин и списков ожидания трансплантации. Этот проект успешно протестировал функциональный прототип, который сочетает в себе гемофильтр и биореактор, работающий исключительно за счёт кровяного давления, без необходимости в препаратах для разжижения крови или иммуносупрессантах.

В дополнение к этим практическим приложениям, ИИ также признаётся новой областью знаний для нефрологов. Он предлагает возможность улучшить точность диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний почек. Алгоритмы машинного обучения, подмножество ИИ, могут быть обучены распознавать закономерности в данных пациентов для выявления ранних признаков заболеваний почек, что может привести к своевременным диагнозам и лечению.

Эти достижения в области ИИ и его приложениях в нефрологии открывают путь для увеличения автоматизации, стандартизации и скорости медицинских оценок, что в конечном итоге улучшит медицину точности и повысит качество пациентского ухода.

Источник: Основано на исследовании Университета Техаса в Далласе и данных Проекта “Почка”.