ManagementScience：新計算方法可提高腎移植成功率

　　終末腎功能衰竭的患者需要經常透析或新捐獻的腎臟才能存活。供體腎臟的來源可以是尸體或找到自愿以及兼容的活體捐贈者（通常是家庭成員）。然后，進行醫學和心理學測試以確定該供體是否確實是相容的。如果測試確定，例如，供體的腎臟不太可能被患者的身體接受，則該過程停止并重新開始尋找新的供體。

　　最近的一項創新是出現了一種稱為“腎臟交換”的過程，終末腎功能衰竭的患者在他們自己周圍的捐獻者中找不到匹配的情況下，可以與類似情況的其他腎病患者“交換捐贈者”。盡管如此，雖然通過使用加速搜索和匹配過程的數據解決方案可以實現某些效率，但仍然存在一些挑戰。

　　然而，一項新的研究試圖解決這些挑戰，并引入了“故障感知”算法匹配的概念，以提高成功率。這項研究由馬里蘭大學的John Dickerson和卡內基梅隆大學的Ariel Procaccia和Tuomas Sandholm共同完成，并發表在《Management Science》雜志上。

　　目前大約有10萬人正在等待已故捐獻者進行腎臟移植手術。雖然腎臟交換過程增加了可用于有需要的患者的潛在供體，但即使在確定匹配的情況下，許多變量也可能引起問題。

　　美國器官共享網絡（UNOS）報告稱，盡管腎臟交換方法的匹配逐漸增加，但大約90％的計劃因最后一分鐘的失敗而終止，包括其中一名患者的死亡或疾病，捐贈者捐贈給其他地方或違背承諾，一名患者在其他地方接受腎臟，包括已故捐獻者等候名單，以及其他因素。這些問題在全世界的腎臟交換中普遍存在。

　　“如果循環交換中的一個計劃匹配因任何原因失敗，包括甚至移植前醫學測試的簡單失敗，那個循環中的整套匹配都會失敗，”迪克森說。 “然而，這可以通過優化和人工智能文獻中的復雜技術部分得到緩解。”

　　“在現代交流中，移植鏈提高了匹配效率。然而，當腎臟交換鏈中的一個匹配失敗時，該鏈中每個后續參與者的計劃移植均會失敗，將會造成巨大損失，“Procaccia說。

　　根據這項新研究，在進行數據分析時，通過識別和納入導致所謂“匹配失敗”的其他因素，成功移植的數量可以大致翻倍，具體取決于交易所運作的確切設置。

　　利用真實的UNOS數據，研究人員創建了一種可擴展的算法，該算法考慮了腎臟匹配中使用的傳統數據，例如血型，以及通常導致術前兼容性失敗的其他因素。根據腎臟交換操作的確切設置，新的故障感知方法導致大約兩倍的成功移植，假設從數據中得出實際的故障率。

　　研究人員的失敗意識方法還解決了與腎臟交換相關的另一個問題，這個問題既有道德和經濟上的影響，也是高度敏感的患者，例如那些有慢性病史的患者，其匹配機會很少且本質上有更高的失敗概率。特別是對于那些患者，研究人員發現，失敗感知方法可以將匹配失敗率降低多達45％，具體取決于政策制定者的意見。

　　“匹配失敗的方法增加了腎臟移植的總體數量，包括邊緣化患者的移植數量，這些患者可能沒有被傳統的腎臟匹配方法優先考慮，”Sandholm說。 “我們的研究表明，有效和公平的失敗意識匹配之間可以取得平衡，從而在全球和邊緣化患者中實現更多的預期移植事件。”