回首1988年，当BobJones正在做到一台肝脏移植手术时，他一定想不到29年以后，他不会对人工智能充满著兴趣。Jones是澳洲墨尔本奥斯汀肝移植身体健康中心的主管，他跟他的同事LawrenceLau一起研发出有一个算法，可以协助医疗机构更佳地给定器官捐赠者和器官接受者。Jone回应，他们计划利用尤其设计的人工智能程序来提升肝脏重制给定的准确性，进而仅次于程度防止重制告终和病人丧生的情况。
他率领的团队将约25个供体和受体的特征输出到人工智能程序，用数据点来预测器官移植之后的完全恢复情况。“这个机器学习算法能通过自学多个供体和受体的特征来预测给定结果。”他说明道，“我们用于性别、年龄、潜在疾病、血型等基本信息，另加关于供体的确认特征，肝脏排异参数等最重要信息。”用于人工智能来评估75名成年肝移植患者的术后情况后，他们找到移植手术30天后，AI预测的重制告终准确度高达84％，依传统方法只有68％。
“这是首次确实意味著我们可以用定量的方法来评估器官的适用性。”他补足道，“与当前方法忽略，这只不过可以归结根据医生经验来检视所有数据，然后作出临床结果。”Jones回应，他们早已将许多学术期刊投递了这一研究成果，下一步将展开前瞻性随机试验。
澳洲韦斯特米德医院肾脏重制主任和澳洲器官移植协会的董事会成员JeremyChapman早已回应，实验可行性结果奇特十分大力的。但是他特别强调称之为，这一研究不能运用于最早期阶段，即用作协助决策而不是要求最后手术与否。
他还建议，该算法有可能并无法立刻限于于其他地区，因为在墨尔本，Jones率领的团队继续执行这一算法的方式有可能具有其他地区所不具备的特定功能。作为一个肾移植专家，他补足道，器官移植系统不仅要考虑到手术预测结果，还要考虑到公平、器官最佳用于状况等诸多因素。“你只要从合适的捐赠者体内放入器官，把它放在合适的接受者体内，你就可以很更容易地提高器官移植的结果。”Chapman说道，“用于我们过去重制结果数据，并通过优化基于公平的分配制度，我们就能在循序渐进改良器官移植的状况。
”针对Chapman的评价，Jones特别强调称之为他们的项目正处于“十分早期的阶段”，但是他们对了解的预测过程，还包括那些不怎么更容易分析的因素十分感兴趣。不过Jones也否认他们设置参数有些标准化之处，但有时候一个数字并无法几乎传达病人的状况。但无论如何，对Jones而言，新技术的应用于毫无疑问表明了未来的器官移植状况将令人兴奋。
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