根据 5 月 4 日在线发表在《自然医学》(Nature Medicine) 上的一项研究，班夫自动化系统基于涵盖所有分类规则和诊断场景的算法，可以改进肾脏同种异体移植排斥反应的诊断。
来自巴黎西堤大学和巴黎移植与器官再生研究所的 Daniel Yoo 及其同事基于涵盖所有分类规则和诊断场景的算法开发了一个决策支持系统，以改进对肾脏同种异体移植物排斥反应的诊断。它在三个国际多中心队列和两项大型前瞻性临床试验(包括来自 3,054 名患者的 4,409 份活检)中对成人和儿童肾移植受者的诊断进行重新分类的能力得到了测试。
研究人员发现，班夫自动化系统将成人肾移植人群中 279 例抗体介导的排斥反应病例中的 29.75% 和 105 例 T 细胞介导的排斥反应病例中的 54.29% 重新分类，并将病理学家诊断为非排斥的 3,239 例活检中的 7.32% 重新分类为排斥反应.
在儿科人群中，抗体和 T 细胞介导排斥反应的重新分类率分别为 26 人的 30.77% 和 39 人的 30.77%。班夫自动化系统对初步诊断的重新分类与长期同种异体移植结果的风险分层改进有关。
“结果是明确的，因为超过 40% 的诊断被机器纠正和重新分类，”一位合著者在一份声明中说。“该工具将实现更好的患者护理，并改善临床试验和免疫抑制治疗的发展。”
一位作者披露了与未参与该研究的软件公司Cibiltech 的财务关系。
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