Projektbeschreibung
Moderne KI-basierte Lösungen für die Organallokation bei Lebertransplantationen
Bei der Lebertransplantation, einem Rettungsanker für Menschen mit dekompensierter Zirrhose und hepatozellulärem Karzinom, besteht eine kritischen Hürde. Die derzeitigen Modelle zur Bewertung des Schweregrads der Lebererkrankung und zur Bestimmung der Organallokation, insbesondere das 20 Jahre alte Modell für Lebererkrankungen im Endstadium (MELD), sind nicht in der Lage, die Sterblichkeit genau vorherzusagen, insbesondere nicht für den steigenden Prozentsatz der Kandidatinnen und Kandidaten für Lebertransplantationen mit hepatozellulärem Karzinom. In diesem Zusammenhang werden im Rahmen des EU-finanzierten Projekts LEOPARD Organaustauschorganisationen und Fachleute u. a. aus den Bereichen Statistik und Laborwissenschaft zusammengebracht. Mithilfe modernster KI-Algorithmen soll die Organallokation revolutioniert werden, indem präzise Risikostratifizierungen und Kalkulatoren für komplexe Entscheidungen angeboten und fortschrittliche prädiktive Signaturen integriert werden. Das Team dieses Projekts befasst sich nicht nur mit einem dringenden Problem, sondern katapultiert Europa an die Spitze innovativer Organangebotsprogramme.
Ziel
Liver transplantation (LT) is a life-saving procedure for decompensated cirrhosis (DC) and hepato-cellular carcinoma (HCC). Its efficacy is hampered by the risk of death/drop-out on the Wait List (WL). This risk is driven by organ shortage and is mitigated by organ offering schemes. According to a sickest first policy, offering schemes prioritize LT candidates with the highest risk of dying, as assessed by predictive models. To drive allocation, Organ Sharing Organizations (OSOs) use a 20-year-old model, the MELD, predicting mortality in DC but not in HCC. Because of a dramatic increase in % of HCC candidates (40% against 10% in early 20ties), MELD schemes are increasingly inaccurate, with persisting 15 to 30% mortality in countries with low/medium donation rate. This scenario, together with advances in prognosis in DC and HCC candidates and statistics, prompts LT community to look for up-dated algorithms to refine offering schemes. To address this issue, key European LT stakeholders including OSOs, experts in LT, Statisticians, Research Labs and SME joined LEOPARD. Building on an innovative, harmonized OSOs pre-LT dataset and advances in modeling, LEOPARD propose to design and validate 1) an AI-based LEOPARD predictive algorithm outperforming current allocation models by better stratifying patients on the risk of mortality, to be proposed OSOs to drive allocation; 2) DC & HCC LEOPARD calculators available for professional for assistance in complex decision-making processes; 3) OMICs/radiomics predictive signatures integrated in a prototype 3rd-generation exploratory model. We expect to generate computational tools improving candidates outcomes, with more patients transplanted on time. Adoption of these tools should result in harmonization of European heterogeneous prioritization schemes, and in a signification reduction in disparities of access to LT, a major objective pointed out by EC. LEOPARD should place Europe in leading position for organ offering schemes.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- SozialwissenschaftenSoziologieDemografieSterblichkeit
- Medizin- und GesundheitswissenschaftenKlinische MedizinHepatologie
- Medizin- und GesundheitswissenschaftenKlinische MedizinTransplantation
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