人工智能在医学领域的应用进展似乎比其它领域要快些，这次被用在了器官移植配对上。

通常寻找捐赠器官的方式有两种：朋友或家人有意捐赠，且血型和器官组织类型匹配；或是找到那个生前签了捐赠协议并满足移植条件的陌生人。如果是眼角膜等非备用器官，手术需要等这个陌生人死去之后才可以做。

等待和寻找之外最消耗时间的是匹配。医生需要通过反复比对和研究确定器官捐赠者和受赠者双方在血型和器官组织相容性等细节方面是否匹配，还需要评估移植双方任何可能会出现的潜在身体健康和心理健康等问题，完成这些过程一般需要 2-3 个月，结果也不一定是利好的。

最近，研究者们开始将人工智能应用在这个过程中，利用人工智能算法来模拟器官移植后双方身体互相反应的情况，以缩短匹配时间。医生也可以给算法添加一些选择预设，如年纪、身体健康程度、家庭经济状况等。这一算法曾在 8 个月的时间里，帮助美国 5 个州的 10 名患者成功完成器官移植手术。

该算法最初由美国肾脏专家 Michael Rees 和他的计算机科学家父亲 Alan Rees 提出并进行应用。大约在同一时期，哈佛大学的经济学教授 Alvin Roth 也开始研究机器算法在相关领域的应用。2012 年 Alvin Roth 获得了诺贝尔经济学奖，器官移植匹配是他市场匹配问题研究中的重要成果之一。

现在，1/8 的器官移植手术是通过活体捐献者的身体中获得的。美国器官共享网站数据显示，美国从 2000 年起用人工智能算法进行配型，自此之后移植匹配率一直在上升，已经有 6000 人通过这类算法成功配对到了需要的肾脏等器官。

除了配型，人工智能算法还能为已捐赠的肾脏找到潜在的移植链，即如果受赠者愿意将器官继续捐赠给其他人，算法会很快继续匹配到下一位适合的移植者。这样的链条，也可以解决现在捐赠器官源头缺乏的情况。

目前人工智能在器官移植方面国内还处在研究阶段，尚未开始应用。上海财大教授何思迈曾在一次 AI 圆桌会上表示，在现有人工智能算法的帮助下，器官交换移植配对系统的效率已经上升至 90%，由于国内还没有开放器官交换移植市场，所以应用空间较小，但这种应用应该慢慢地会在某个时间节点放开。 

题图：ALISON FRANK PHOTOGRAPHY

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