终末肾功能衰竭的患者需要经常透析或新捐献的肾脏才能存活。供体肾脏的来源可以是尸体或找到自愿以及兼容的活体捐赠者（通常是家庭成员）。然后，进行医学和心理学测试以确定该供体是否确实是相容的。如果测试确定，例如，供体的肾脏不太可能被患者的身体接受，则该过程停止并重新开始寻找新的供体。
　　最近的一项创新是出现了一种称为“肾脏交换”的过程，终末肾功能衰竭的患者在他们自己周围的捐献者中找不到匹配的情况下，可以与类似情况的其他肾病患者“交换捐赠者”。尽管如此，虽然通过使用加速搜索和匹配过程的数据解决方案可以实现某些效率，但仍然存在一些挑战。
　　然而，一项新的研究试图解决这些挑战，并引入了“故障感知”算法匹配的概念，以提高成功率。这项研究由马里兰大学的John Dickerson和卡内基梅隆大学的Ariel Procaccia和Tuomas Sandholm共同完成，并发表在《Management Science》杂志上。
　　目前大约有10万人正在等待已故捐献者进行肾脏移植手术。虽然肾脏交换过程增加了可用于有需要的患者的潜在供体，但即使在确定匹配的情况下，许多变量也可能引起问题。
　　美国器官共享网络（UNOS）报告称，尽管肾脏交换方法的匹配逐渐增加，但大约90％的计划因最后一分钟的失败而终止，包括其中一名患者的死亡或疾病，捐赠者捐赠给其他地方或违背承诺，一名患者在其他地方接受肾脏，包括已故捐献者等候名单，以及其他因素。这些问题在全世界的肾脏交换中普遍存在。
　　“如果循环交换中的一个计划匹配因任何原因失败，包括甚至移植前医学测试的简单失败，那个循环中的整套匹配都会失败，”迪克森说。 “然而，这可以通过优化和人工智能文献中的复杂技术部分得到缓解。”
　　“在现代交流中，移植链提高了匹配效率。然而，当肾脏交换链中的一个匹配失败时，该链中每个后续参与者的计划移植均会失败，将会造成巨大损失，“Procaccia说。
根据这项新研究，在进行数据分析时，通过识别和纳入导致所谓“匹配失败”的其他因素，成功移植的数量可以大致翻倍，具体取决于交易所运作的确切设置。
利用真实的UNOS数据，研究人员创建了一种可扩展的算法，该算法考虑了肾脏匹配中使用的传统数据，例如血型，以及通常导致术前兼容性失败的其他因素。根据肾脏交换操作的确切设置，新的故障感知方法导致大约两倍的成功移植，假设从数据中得出实际的故障率。
研究人员的失败意识方法还解决了与肾脏交换相关的另一个问题，这个问题既有道德和经济上的影响，也是高度敏感的患者，例如那些有慢性病史的患者，其匹配机会很少且本质上有更高的失败概率。特别是对于那些患者，研究人员发现，失败感知方法可以将匹配失败率降低多达45％，具体取决于政策制定者的意见。
“匹配失败的方法增加了肾脏移植的总体数量，包括边缘化患者的移植数量，这些患者可能没有被传统的肾脏匹配方法优先考虑，”Sandholm说。 “我们的研究表明，有效和公平的失败意识匹配之间可以取得平衡，从而在全球和边缘化患者中实现更多的预期移植事件。”
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