La comorbilidad previa al trasplante hepático (TH) impacta desfavorablemente en la supervivencia tras el mismo. Las herramientas de ayuda a la decisión clínica con inteligencia artificial (IA) pueden ser útiles en situaciones complejas. OBJETIVOS: 1) Análisis del impacto de distintos procesos mórbidos y factores de riesgo, en la supervivencia del paciente candidato a TH en los primeros 3 años tras el TH; 2) diseño, implementación, validación y análisis de forma individualizada de un modelo pronóstico de supervivencia global y de las herramientas informáticas asociadas, basados en modelos multivariantes y tecnologías de aprendizaje profundo, que combinen los factores de riesgo y protectores para determinar la probabilidad de supervivencia, tras el TH, en base a sus características y factores de comorbilidad específicos. 3. Evaluar la usabilidad y la utilidad clínica de la herramienta, comparando su capacidad pronóstica con profesionales del trasplante hepático, con distinto grado de experiencia. METODOS: La implementación de esta herramienta se abordará con un equipo multidisciplinar experto en hepatología, estadística e IA y utilizando una cohorte multicéntrica (18 centros de TH) prospectiva de pacientes y la base del Registro Español de TH. Se desarrollarán y validarán algoritmos de deep learning para predecir el riesgo de muerte del paciente y pérdida del injerto, en diferentes momentos tras el TH. El estudio de utilidad clínica y usabilidad se realizará con profesionales con distinto grado de experiencia en TH.

trasplante hepático
comorbilidad
supervivencia
inteligencia artificial
aprendizaje profundo

Acción Estratégica en Salud (AES)