人工知能と機械学習による肝移植割り当ての変革：系統的レビュー
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Transforming liver transplant allocation with artificial intelligence and machine learning: a systematic review.
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Feb 24; 25(1): 98. doi: 10.1186/s12911-025-02890-3. Epub 2025 Feb 24.
概 要：
本研究は、肝移植（LT）の割り当てにおける人工知能（AI）および機械学習（ML）のデータ要素、データソース、そして緊急性、効用、利益に焦点を当てた分析を行うことを目的としています。肝移植の割り当ては依然として緊急性モデルに基づいており、倫理的かつ実践的な意思決定プロセスの原則が重要です。2002年から2023年6月までに発表された定量的研究を対象に、Ovid MedlineおよびScopusでの包括的な検索を実施しました。
方 法：
定量的研究を対象にしたML/AIを用いた候補者、ドナー、受取人に関する研究を含める基準を設け、2名のレビュアーが適格性を評価し、PRISMAガイドラインに従ってデータを抽出しました。
結 果：
合計20件の論文が含まれ、結果は5つの主要カテゴリに統合されました。8件の研究はスペインのチームによって行われ、ドナーと受取人のマッチングに焦点を当て、肝移植後の生存を予測する機械学習モデルを提案しました。他の国際的な研究は、臓器供給と需要の問題に取り組み、肝移植の結果を最適化するための予測モデルを開発しました。ML/AIの肝移植割り当てと結果の向上の可能性が強調されましたが、移植関連の利益モデルの欠如やMELDに比べた緊急性モデルの改善が課題として残りました。
結 論：
AIとMLは肝移植の割り当てと結果を向上させる可能性を示しましたが、緊急性モデルの改善や移植関連の利益モデルの欠如といった制限が残っています。多くの研究が生存結果に焦点を当てており、今後の研究ではこれらのモデルの解釈可能性と一般化可能性を改善し、臓器割り当てと肝移植後の生存予測を向上させる必要があります。