Para nadie es un secreto que los trasplantes de órganos son riesgosos. Tras la intervención, un paciente puede presentar complicaciones a consecuencia de los inmunosupresores que recibe: como una mayor susceptibilidad a padecer enfermedades, tumores o incluso infecciones mortales. Y eso suponiendo que se consiga el órgano solicitado a tiempo.
Si bien hay muchos casos de trasplantes exitosos, el riesgo sigue estando presente. Pero la inteligencia artificial podría cambiar eso al convertirse en una valiosa herramienta de diagnóstico.
Estudios recientes han demostrado que los algoritmos no solo son capaces de analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones importantes, también pueden identificar problemas de salud, mejorar los tratamientos de los pacientes, y hasta prevenir enfermedades degenerativas. Por lo tanto, si se llegaran a aplicar en los trasplantes, muchas cosas serían diferentes.
Para demostrarlo, los expertos de Mayo Clinic crearon una lista de posibles aplicaciones a futuro. De esta forma se podrían mejorar los resultados de los pacientes trasplantados con IA.
Asegurando la compatibilidad del órgano donado con datos
La coincidencia entre el receptor y el donante es vital durante un trasplante. Si el sistema inmunitario del paciente detecta antígenos no compatibles en el órgano donado, existe un mayor riesgo de padecer la enfermedad injerto contra huésped (GVHD). Es decir, una reacción inmunitaria mortal.
Sin embargo, la IA podría evitar este riesgo al mejorar el proceso de coincidencia. Un estudio reciente de Mayo Clinic demostró que un sistema de puntuación basado en IA era capaz de analizar las biopsias de riñones donados y determinar si el trasplante fue exitoso. Esto mediante los resultados de sangre y los niveles de inflamación en el órgano.
Por lo tanto, esta nueva tecnología podría asegurar la compatibilidad donante-receptor.
Reduciendo el número de trasplantes
La IA también se puede usar para determinar qué tratamientos podrían retrasar la necesidad de un trasplante o, en algunos casos, evitarlo por completo. Hablamos de medicamentos y cirugías leves.
Varios estudios médicos han demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo, educados como los humanos, ayudan a los pacientes a recuperarse por sí mismos a través del monitoreo de los síntomas. Con lo cual podrían aplicarse para este caso.
Dándole una segunda vida útil a los órganos
Aunque existen muy pocos donantes actualmente, los avances tecnológicos han ayudando a expandir la cantidad de órganos disponibles para salvar vidas. ¿Cómo? Pues utilizando los de las personas fallecidas.
Gracias a los sistemas de perfusión, que son dispositivos mecánicos que mantienen los órganos viables, es posible darle un segundo uso a estos órganos fuera del cuerpo antes de ser trasplantados. En este sentido, los expertos consideran que inteligencia artificial podría potenciar los dispositivos actuales para encontrar más donantes.
Anticipando el riesgo de rechazo
Un estudio reciente encontró que un electrocardiograma podría usarse potencialmente para predecir el riesgo de rechazo en los pacientes que necesitan un trasplante de corazón. Por lo tanto, este dispositivo y otras tecnologías basadas en IA pueden ayudar a identificar a los pacientes con mayor riesgo de rechazo de órganos antes de que sea demasiado tarde.
En consecuencia, se lograría aumentar la esperanza de vida de los pacientes trasplantados.
Mejorando la atención de los pacientes trasplantados
De igual forma, la IA podría usarse para determinar cómo reaccionaría el cuerpo de un paciente a la inmunosupresión. Esto con ayuda de gemelos digitales o simulaciones diseñadas para probar los medicamentos postoperatorios, que son los que causan efectos secundarios potencialmente dañinos.
Como podemos ver, la IA podría garantizar que los pacientes trasplantados reciban la mejor atención posible. Además, eliminaría la necesidad de biopsias y extracciones de sangre de rutina.
Sin embargo, esta es solo la promesa que hacen los expertos en el tema. Para confirmarlo, habría que darle un espacio a los algoritmos en las salas de trasplante.
Referencias:
Automated scoring of total inflammation in renal allograft biopsiesAutomated scoring of total inflammation in renal allograft biopsies https://doi.org/10.1111/ctr.14837
Non-invasive detection of cardiac allograft rejection among heart transplant recipients using an electrocardiogram based deep learning model https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztad001
Five ways AI promises to transform organ transplants https://medicalxpress.com/news/2023-03-ways-ai-transplants.html
