स्टैनफोर्ड का ए. आई. 75 प्रतिशत सटीकता के साथ मृत्यु के बाद अंग की व्यवहार्यता की भविष्यवाणी करता है, जिससे प्रत्यारोपण रद्द होने में कमी आती है। Stanford's AI predicts organ viability post-death with 75% accuracy, reducing transplant cancellations.

स्टैनफोर्ड शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई एआई प्रणाली 75% सटीकता के साथ भविष्यवाणी करती है कि क्या परिसंचारी मृत्यु के बाद दाता व्यवहार्य अंग वसूली के लिए महत्वपूर्ण 30- से 45 मिनट की खिड़की को पूरा करेंगे, सर्जनों से बेहतर प्रदर्शन करेंगे और प्रत्यारोपण रद्द करने को कम करेंगे। 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 से अधिक मामलों पर प्रशिक्षित, मॉडल मृत्यु के समय का आकलन करने के लिए वास्तविक समय के नैदानिक डेटा का उपयोग करता है, अपूर्ण रिकॉर्ड के साथ काम करता है, और इसे अस्पताल के प्रोटोकॉल के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है। 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. यह उपयोग करने योग्य अंगों को बढ़ा सकता है, लागत को कम कर सकता है, और हृदय और फेफड़ों के प्रत्यारोपण में संभावित विस्तार के साथ प्रत्यारोपण दक्षता में सुधार कर सकता है। It may increase usable organs, lower costs, and improve transplant efficiency, with potential expansion to heart and lung transplants.