Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Foto på Mattias Ohlsson

Mattias Ohlsson

Professor

Foto på Mattias Ohlsson

CODUSA - Customize Optimal Donor Using Simulated Annealing In Heart Transplantation.

Författare

  • Daniel Ansari
  • Bodil Andersson
  • Mattias Ohlsson
  • Peter Höglund
  • Roland Andersson
  • Johan Nilsson

Summary, in English

In heart transplantation, selection of an optimal recipient-donor match has been constrained by the lack of individualized prediction models. Here we developed a customized donor-matching model (CODUSA) for patients requiring heart transplantations, by combining simulated annealing and artificial neural networks. Using this approach, by analyzing 59,698 adult heart transplant patients, we found that donor age matching was the variable most strongly associated with long-term survival. Female hearts were given to 21% of the women and 0% of the men, and recipients with blood group B received identical matched blood group in only 18% of best-case match compared with 73% for the original match. By optimizing the donor profile, the survival could be improved with 33 months. These findings strongly suggest that the CODUSA model can improve the ability to select optimal match and avoid worst-case match in the clinical setting. This is an important step towards personalized medicine.

Avdelning/ar

  • Kirurgi, Lund
  • Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Genomgår omorganisation
  • Avdelningen för klinisk kemi och farmakologi
  • Thoraxkirurgi
  • Artificiell intelligens och bioinformatik inom thoraxkirurgisk vetenskap
  • Hjärt- och lungtransplantation

Publiceringsår

2013

Språk

Engelska

Publikation/Tidskrift/Serie

Scientific Reports

Volym

3

Issue

May,30

Dokumenttyp

Artikel i tidskrift

Förlag

Nature Publishing Group

Ämne

  • Surgery

Status

Published

Forskningsgrupp

  • Artificial Intelligence and Bioinformatics in Cardiothoracic Sciences (AIBCTS)
  • Heart and Lung transplantation

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 2045-2322