Dos estudiantes crean LiveR, una IA para mejorar los trasplantes de hígado

En el mundo de los trasplantes nos enfrentamos siempre al mismo dilema: faltan órganos y las listas de espera no paran de crecer. Durante décadas, la asignación de un hígado ha dependido del sistema MELD, una puntuación estadística basada en la urgencia médica. Cuanto más grave es el estado del receptor, mayor prioridad tiene, funcionando casi como el triaje de urgencias donde pasa primero el que peor se encuentra.

Sin embargo, este criterio tradicional tiene puntos débiles claros. Por un lado, se ha visto que las listas de espera pueden llegar a manipularse. Por otro, presenta una limitación estructural importante: prioriza la prisa médica sin evaluar cómo la compatibilidad biológica y clínica entre un donante específico y un receptor concreto puede influir en el éxito a largo plazo.

Para intentar solucionar este cuello de botella y conseguir que los órganos encajen bien antes de la intervención, Joaquín Berenguer y Sergio Tordera, dos estudiantes de la Universitat Politècnica de València (UPV), han desarrollado LiveR. Se trata de un algoritmo diseñado para emparejar de forma idónea a donante y receptor.

Esta propuesta busca que las asignaciones sean mucho más eficaces y reduzcan los tiempos de espera en las clínicas. ¿Qué os parece en la comunidad de BeersStorming que la inteligencia artificial nos eche un cable para resolver problemas tan complejos en la medicina?