نيويورك-العاصمة نيوز
\n\nنجح علماء جامعة ستانفورد الأميركية في تطوير أداة ذكاء اصطناعي جديدة تهدف إلى التنبؤ بوفاة المتبرعين بالأعضاء، ما يسهم في تقليل الهدر وزيادة فرص حصول المرضى على أعضاء سليمة.
\n\nونقل موقع قناة سكاي نيوز عن الأستاذ السريري في زراعة الأعضاء الباطنية، كازوناري ساساكي، قوله: \"من خلال تحديد صلاحية العضو قبل بدء أي إجراءات جراحية، يمكن لهذا النموذج أن يجعل عملية الزرع أكثر كفاءة، ويسمح لعدد أكبر من المرضى بالحصول على الأعضاء التي يحتاجونها\".
\n\nيعتمد النموذج المبتكر على تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بما إذا كان المتبرع سيفارق الحياة خلال الفترة التي تظل فيها أعضاؤه صالحة للزرع.
\n\nوتفوقت هذه الأداة على أفضل الجراحين، حيث قللت من حالات الاستخراج غير المجدي بنسبة 60%، أي الحالات التي يبدأ فيها الزرع ثم يكتشف وفاة المتبرع في وقت متأخر.
\n\nوأشارت الدراسة المنشورة في مجلة \"لانستيت ديجيتال هيلث\" إلى أن الباحثين دربوا هذه الأداة باستخدام بيانات أكثر من 2000 متبرع في عدة مراكز أمريكية لزراعة الأعضاء.
\n\nوتقوم الأداة بتحليل بيانات عصبية وتنفسية ودورانية للتنبؤ بتطور حالة المتبرع واحتمالية وفاته بدقة أعلى من النماذج السابقة والخبراء البشريين.
\n\nكما تعتمد الأداة على بيانات يمكن للعاملين في الرعاية الصحية استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين استغلال الأعضاء، وتعمل بكفاءة حتى مع نقص المعلومات عن المتبرع.
\n\nوأكد الفريق البحثي أن هذا الابتكار يمثل خطوة مهمة في مجال زراعة الأعضاء، مشيرين إلى أن الذكاء الاصطناعي سيحدث تحسينات كبيرة في عمليات الزرع.
", "tags": [ "ذكاء اصطناعي", "زراعة الأعضاء", "جامعة ستانفورد", "تكنولوجيا طبية", "ابتكار طبي" ] }, "en": { "title": "Scientists Develop AI Tool to Enhance Organ Transplant Procedures", "content": "New York - Al-Asima News
\n\nScientists at Stanford University have developed a new artificial intelligence tool designed to predict donor mortality, aiming to reduce organ wastage and increase patients' chances of receiving viable organs.
\n\nAccording to Sky News, clinical professor of internal organ transplantation Kazunari Sasaki stated, \"By determining whether an organ will be viable before any surgical preparation begins, this model can make the transplant process more efficient and allow more patients to receive the organs they need.\"
\n\nThe innovative model relies on machine learning to predict if a donor will pass away during the time their organs remain suitable for transplantation.
\n\nThis tool outperformed top surgeons and reduced futile extraction cases—where transplantation surgery begins but donor death is detected late—by 60%.
\n\nThe study published in the journal Lancet Digital Health noted that researchers trained the tool using data from over 2,000 donors across several US organ transplant centers.
\n\nThe tool analyzes neurological, respiratory, and circulatory data to predict donor condition progression and mortality probability with greater accuracy than previous models and human experts.
\n\nIt relies on data that healthcare workers can use to make better decisions and optimize organ utilization, functioning effectively even with limited donor information.
\n\nThe research team highlighted that this innovation marks a significant advancement in organ transplantation, emphasizing that artificial intelligence will improve transplant procedures.
", "tags": [ "Artificial Intelligence", "Organ Transplant", "Stanford University", "Medical Technology", "Healthcare Innovation" ] }, "fr": { "title": "Des scientifiques développent un outil d’IA pour améliorer les greffes d’organes", "content": "New York - Al-Asima News
\n\nDes chercheurs de l’Université de Stanford ont mis au point un nouvel outil d’intelligence artificielle destiné à prédire le décès des donneurs d’organes, afin de réduire le gaspillage et d’augmenter les chances des patients d’obtenir des organes sains.
\n\nSelon Sky News, le professeur clinique en transplantation d’organes internes Kazunari Sasaki a déclaré : « En déterminant si un organe sera viable avant toute préparation chirurgicale, ce modèle peut rendre la procédure de greffe plus efficace et permettre à un plus grand nombre de patients d’obtenir les organes dont ils ont besoin. »
\n\nLe modèle innovant utilise l’apprentissage automatique pour prédire si un donneur décédera pendant la période où ses organes restent transplantables.
\n\nCet outil a surpassé les meilleurs chirurgiens et réduit de 60 % les cas d’extraction inutile, c’est-à-dire lorsque la chirurgie de greffe commence mais que le décès du donneur est détecté tardivement.
\n\nL’étude publiée dans la revue Lancet Digital Health précise que les chercheurs ont entraîné cet outil avec les données de plus de 2000 donneurs dans plusieurs centres américains de transplantation d’organes.
\n\nL’outil analyse des données neurologiques, respiratoires et circulatoires pour prédire l’évolution de l’état du donneur et la probabilité de décès avec une précision supérieure aux modèles précédents et aux experts humains.
\n\nIl s’appuie sur des données exploitables par les professionnels de santé pour prendre de meilleures décisions et optimiser l’utilisation des organes, fonctionnant efficacement même en cas de données limitées sur le donneur.
\n\nL’équipe de recherche souligne que cette innovation représente une avancée majeure dans le domaine de la transplantation d’organes, affirmant que l’intelligence artificielle améliorera les procédures de greffe.
", "tags": [ "Intelligence Artificielle", "Transplantation d’Organes", "Université de Stanford", "Technologie Médicale", "Innovation en Santé" ] }, "tr": { "title": "Bilim İnsanları Organ Nakli Süreçlerini Geliştiren Yapay Zeka Aracı Geliştirdi", "content": "New York - Al-Asima News
\n\nStanford Üniversitesi’nden bilim insanları, organ bağışçılarının ölümünü tahmin etmek amacıyla yeni bir yapay zeka aracı geliştirdi. Bu araç, organ israfını azaltarak hastaların sağlıklı organlara erişim şansını artırmayı hedefliyor.
\n\nSky News sitesine göre, iç organ nakli klinik profesörü Kazunari Sasaki, \"Bir organın ameliyat öncesinde kullanılabilir olup olmadığını belirleyerek, bu model nakil sürecini daha verimli hale getirebilir ve daha fazla hastanın ihtiyaç duyduğu organları almasına imkan tanıyabilir\" dedi.
\n\nYenilikçi model, bağışçının organlarının nakil için uygun olduğu süre içinde hayatını kaybedip kaybetmeyeceğini makine öğrenimi ile tahmin ediyor.
\n\nBu araç, en iyi cerrahları geride bırakarak işe yaramayan organ çıkarma vakalarını %60 oranında azalttı; yani nakil ameliyatı başlayıp bağışçının ölümü geç tespit edildiği durumlarda başarı sağladı.
\n\n\"Lancet Digital Health\" dergisinde yayımlanan çalışmada, araştırmacıların bu aracı ABD’deki birkaç organ nakli merkezinden 2000’den fazla bağışçının verileriyle eğittiği belirtildi.
\n\nAraç, bağışçının durumunun ilerleyişini ve ölüm olasılığını önceki modellere ve insan uzmanlara kıyasla daha yüksek doğrulukla tahmin etmek için nörolojik, solunum ve dolaşım verilerini analiz ediyor.
\n\nAyrıca, sağlık çalışanlarının daha iyi kararlar almasını sağlamak ve organ kullanımını optimize etmek için kullanılabilecek verilerle çalışıyor ve bağışçı hakkında eksik bilgi olsa bile etkinliğini sürdürüyor.
\n\nAraştırma ekibi, bu yeniliğin organ nakli alanında önemli bir adım olduğunu vurgulayarak yapay zekanın nakil işlemlerini geliştireceğini belirtti.
", "tags": [ "Yapay Zeka", "Organ Nakli", "Stanford Üniversitesi", "Tıbbi Teknoloji", "Sağlıkta İnovasyon" ] }, "ku": { "title": "Zanistvan Amûrê Zekayê Sûnî Pêşkeş Dikin Bo Başkirina Proçeyên Veguhastina Endamên", "content": "New York - Al-Asima News
\n\nZanistvan li Zanîngeha Stanfordê ya Dewletên Yekbûyî amûrekî zekayê sûniya nû pêşkeş kirine ku dikare mirina daxwazkarên endamên veguhastinê pêşbînî bike, da ku xeraca endamên bêkar û derbasdar bikin û şansa nexweşan ji bo wergirtina endamên sax zêde bike.
\n\nMalpera Sky News got ku profesore klinîk a veguhastina endamên hundirî Kazunari Sasaki got: “Bi diyarkirina ku endamê berî destpêkirina her çalakiyekî cîrahatê sax e, ev model dikare proçeya veguhastinê zêdetir efikas bike û dikare gelek nexweşan şans bidin ku endamên ku pêwîst in wergirin.”
\n\nModela nû bi fêrgehên makîneyê pêşbînî dike ka daxwazkar di dema ku endamên wî/ wê ji bo veguhastinê sax in mirîbe an na.
\n\nEv amûr ji herî baş cerrahên zêdetir baş xebitî û 60% kêmkirina derbasdariya bêkêmasî ya destpêkirina cîrahatê veguhastinê, ku di dawiyê de mirina daxwazkar tê dîtin, peyda kir.
\n\nLêkolîn ku li kovara “Lancet Digital Health” weşandin, nîşan da ku lêkolîneran ev amûr bi danegehên zêdetir ji 2000 daxwazkaran li çend navenda veguhastina endamên Amerîkayê fêr kirine.
\n\nEv amûr danegehên têkiliyê, nefesgirtinê û xwînberdîtinê lêkolîn dike da ku pêşbînî bike ka rewşa daxwazkar çawa dê bibe û pêşbînîya mirinê bi rastî zêdetir ji model û experten mirovî ye.
\n\nAmûr li ser danegehên ku karûbarên tenduristiyê dikarin ji wan bikar bînin da ku biryarên baştir bigrin û bikaranîna endamên baştir bikin, û her weha bi kêmî agahî li ser daxwazkar jî bi kar dike.
\n\nTîma lêkolînê vebijarkir ku ev pêşketin gavêk girîng e di qada veguhastina endamên de, û îşaret kir ku zekayê sûniyê ê proçeyên veguhastinê baştir bike.
", "tags": [ "Zekayê Sûnî", "Veguhastina Endamên", "Zanîngeha Stanford", "Teknolojîya Tibbî", "Pêşketina Tenduristî" ] }, "ru": { "title": "Учёные разработали инструмент ИИ для улучшения процедур трансплантации органов", "content": "Нью-Йорк - Al-Asima News
\n\nУчёные из Стэнфордского университета создали новый инструмент искусственного интеллекта, который предсказывает смерть доноров органов, что помогает снизить потери и увеличить шансы пациентов на получение жизнеспособных органов.
\n\nПо информации Sky News, клинический профессор по трансплантации внутренних органов Казунари Сасаки отметил: «Определяя пригодность органа до начала хирургической подготовки, эта модель может сделать процесс трансплантации более эффективным и позволить большему числу пациентов получить необходимые им органы».
\n\nИнновационная модель основана на машинном обучении для прогнозирования смерти донора в период, когда его органы остаются пригодными для пересадки.
\n\nЭтот инструмент превзошёл лучших хирургов и сократил количество неэффективных извлечений на 60%, то есть случаев, когда операция по пересадке начинается, но смерть донора выявляется поздно.
\n\nВ исследовании, опубликованном в журнале Lancet Digital Health, отмечается, что учёные обучили инструмент на данных более 2000 доноров из нескольких американских центров трансплантации органов.
\n\nИнструмент анализирует неврологические, дыхательные и циркуляторные данные, чтобы точнее, чем предыдущие модели и эксперты, прогнозировать развитие состояния донора и вероятность его смерти.
\n\nОн использует данные, которые медицинские работники могут применять для принятия более обоснованных решений и оптимизации использования органов, эффективно работая даже при недостатке информации о доноре.
\n\nИсследовательская группа подчеркнула, что это новшество является важным шагом в области трансплантации органов и отметила, что искусственный интеллект улучшит процессы пересадки.
", "tags": [ "Искусственный интеллект", "Трансплантация органов", "Стэнфордский университет", "Медицинские технологии", "Инновации в здравоохранении" ] }, "fa": { "title": "دانشمندان ابزار هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای پیوند اعضا توسعه دادند", "content": "نیویورک - العاصمه نیوز
\n\nدانشمندان دانشگاه استنفورد آمریکا ابزاری جدید مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دادهاند که قادر به پیشبینی مرگ اهداکنندگان اعضا است تا از هدررفت اعضا جلوگیری و شانس بیماران برای دریافت اعضای سالم افزایش یابد.
\n\nبه گزارش سایت اسکای نیوز، کازوناری ساساکی، استاد بالینی پیوند اعضای داخلی گفت: «با تعیین اینکه آیا عضو قبل از شروع هرگونه آمادهسازی جراحی قابل استفاده خواهد بود یا خیر، این مدل میتواند فرآیند پیوند را کارآمدتر کند و به تعداد بیشتری از بیماران امکان دریافت اعضای مورد نیازشان را بدهد.»
\n\nاین مدل نوآورانه بر پایه یادگیری ماشینی برای پیشبینی اینکه آیا اهداکننده در مدت زمانی که اعضایش برای پیوند مناسب هستند، فوت خواهد کرد یا نه، طراحی شده است.
\n\nاین ابزار عملکرد بهتری نسبت به بهترین جراحان داشته و موارد استخراج غیرمفید، یعنی شروع جراحی پیوند و سپس کشف دیرهنگام مرگ اهداکننده را تا ۶۰ درصد کاهش داده است.
\n\nمطالعهای که در مجله Lancet Digital Health منتشر شده است، بیان میکند که پژوهشگران این ابزار را با استفاده از دادههای بیش از ۲۰۰۰ اهداکننده در چند مرکز پیوند اعضای آمریکا آموزش دادهاند.
\n\nاین ابزار دادههای عصبی، تنفسی و گردش خون را تحلیل میکند تا پیشرفت وضعیت اهداکننده و احتمال مرگ او را با دقتی بالاتر از مدلهای قبلی و کارشناسان انسانی پیشبینی کند.
\n\nاین ابزار بر دادههایی تکیه دارد که کارکنان مراقبتهای بهداشتی میتوانند برای تصمیمگیری بهتر و بهینهسازی استفاده از اعضا از آن بهره ببرند و حتی در صورت کمبود اطلاعات درباره اهداکننده نیز به خوبی عمل میکند.
\n\nتیم پژوهشی تأکید کرده است که این نوآوری گامی اساسی در حوزه پیوند اعضا محسوب میشود و هوش مصنوعی فرآیندهای پیوند را بهبود خواهد بخشید.
", "tags": [ "هوش مصنوعی", "پیوند اعضا", "دانشگاه استنفورد", "فناوری پزشکی", "نوآوری سلامت" ] } }