根據 5 月 4 日在線發(fā)表在《自然醫(yī)學》(Nature Medicine) 上的一項研究，班夫自動化系統(tǒng)基于涵蓋所有分類規(guī)則和診斷場景的算法，可以改進腎臟同種異體移植排斥反應的診斷。
來自巴黎西堤大學和巴黎移植與器官再生研究所的 Daniel Yoo 及其同事基于涵蓋所有分類規(guī)則和診斷場景的算法開發(fā)了一個決策支持系統(tǒng)，以改進對腎臟同種異體移植物排斥反應的診斷。它在三個國際多中心隊列和兩項大型前瞻性臨床試驗(包括來自 3,054 名患者的 4,409 份活檢)中對成人和兒童腎移植受者的診斷進行重新分類的能力得到了測試。
研究人員發(fā)現，班夫自動化系統(tǒng)將成人腎移植人群中 279 例抗體介導的排斥反應病例中的 29.75% 和 105 例 T 細胞介導的排斥反應病例中的 54.29% 重新分類，并將病理學家診斷為非排斥的 3,239 例活檢中的 7.32% 重新分類為排斥反應.
在兒科人群中，抗體和 T 細胞介導排斥反應的重新分類率分別為 26 人的 30.77% 和 39 人的 30.77%。班夫自動化系統(tǒng)對初步診斷的重新分類與長期同種異體移植結果的風險分層改進有關。
“結果是明確的，因為超過 40% 的診斷被機器糾正和重新分類，”一位合著者在一份聲明中說。“該工具將實現更好的患者護理，并改善臨床試驗和免疫抑制治療的發(fā)展。”
一位作者披露了與未參與該研究的軟件公司Cibiltech 的財務關系。
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