АИ Стэнфорда предсказывает жизнеспособность органа после смерти с 75-процентной точностью, уменьшая количество отмененных трансплантаций. Stanford's AI predicts organ viability post-death with 75% accuracy, reducing transplant cancellations.

Новая система АИ, разработанная исследователями Стэнфорда, с 75% точностью предсказывает, будут ли доноры после смерти кровообращения удовлетворять критические 30-45-минутные условия для жизнеспособного восстановления органов, превышения эффективности хирургов и сокращения числа отказов от трансплантации. A new AI system developed by Stanford researchers predicts with 75% accuracy whether donors after circulatory death will meet the critical 30- to 45-minute window for viable organ recovery, outperforming surgeons and reducing transplant cancellations. В этой модели, подготовленной по более чем 2 000 случаям, используются клинические данные в режиме реального времени для оценки сроков смерти, используются неполные записи и могут быть адаптированы к больничным протоколам. Trained on over 2,000 cases, the model uses real-time clinical data to assess death timing, works with incomplete records, and can be customized to hospital protocols. Она может увеличить пригодные для использования органы, снизить расходы и повысить эффективность трансплантации, с возможным распространением на трансплантацию сердца и легких. It may increase usable organs, lower costs, and improve transplant efficiency, with potential expansion to heart and lung transplants.