اسٹینفورڈ کا AI 75 فیصد درستگی کے ساتھ موت کے بعد اعضاء کی عملداری کی پیش گوئی کرتا ہے، جس سے ٹرانسپلانٹ کی منسوخی کو کم کیا جاتا ہے۔ Stanford's AI predicts organ viability post-death with 75% accuracy, reducing transplant cancellations.

اسٹینفورڈ کے محققین کی طرف سے تیار کردہ ایک نیا اے آئی سسٹم 75 فیصد درستگی کے ساتھ پیش گوئی کرتا ہے کہ آیا گردش کی موت کے بعد عطیہ دہندگان اعضاء کی قابل عمل بازیابی، سرجنوں سے بہتر کارکردگی اور ٹرانسپلانٹ کی منسوخی کو کم کرنے کے لیے 30 سے 45 منٹ کی اہم ونڈو کو پورا کریں گے۔ 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. 2, 000 سے زیادہ معاملات پر تربیت یافتہ، یہ ماڈل موت کے وقت کا اندازہ لگانے کے لیے ریئل ٹائم کلینیکل ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے، نامکمل ریکارڈ کے ساتھ کام کرتا ہے، اور اسے ہسپتال کے پروٹوکول کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔ 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. یہ قابل استعمال اعضاء میں اضافہ کر سکتا ہے، لاگت کو کم کر سکتا ہے، اور ٹرانسپلانٹ کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے، جس سے دل اور پھیپھڑوں کی پیوند کاری میں ممکنہ توسیع ہو سکتی ہے۔ It may increase usable organs, lower costs, and improve transplant efficiency, with potential expansion to heart and lung transplants.