OrganSecure是印度学生的应用程序，它使用AI使器官捐赠变得更加容易

“器官捐赠的过程非常困难，当我在亚马逊prime上观看网络连续剧《呼吸》时，我意识到了这一点。看到WHO的统计数据，我看到器官捐赠不仅在印度，而且在世界范围内都是一个非常大的问题。这是我开始构建应用程序的灵感，”学生开发人员pratik Mohapatra在与indianexpress.com的电话对话中解释说。

Mohapatra是OrganSecure的创建者，OrganSecure是一款屡获殊荣的应用程序，它在印度试图简化器官捐赠过程时使用人工智能或AI。他的应用程序在微软的AI for Good Idea挑战赛中获得了全球第三名。

这位21岁的学生是班加罗尔R V工程学院的计算机科学工程专业学生，他解释说，他的AI驱动的应用程序目前正处于alpha测试阶段。他希望在接下来的六到八个月内将其商业化，这是有充分理由的。

“我不想把一款准确率达到90% 的应用放在市场上。准确率必须高于95%，因为我们在这里谈论的是关键问题，“他指出。

OrganSecure试图通过确保及时性和同意将器官实时提供给有需要的人来弥合器官供体和接受者之间的差距。他打算解决的问题是对器官捐赠和时间因素的认识不高。

“即使人们知道器官捐赠，他们也不知道去哪里，去什么中心。当你登录到应用程序时，我们要做的第一件事就是运行一个简短的视频，它将解释整个过程，”莫哈帕特拉说。

第二个问题是实时跟踪器官接受者在列表中的位置。该应用程序根据收件人离开的时间来匹配收件人，而不是他们首先申请，他说这是目前的情况。

“目前，这是先到先得的基础，但它不起作用。假设你和我在等一个器官，但是我还有10天，你还有6个月。问题是你先申请了，然后你会先拿到器官，“他解释说。该应用程序还将包括可能对其用户有用的信息，例如最近的器官库，预期成本等。

在此阶段，该应用程序的目标是针对医院的企业应用程序。Mohapatra希望，如果成功，他也将能够向公众开放。

这个想法是，当一个人在事故中死亡或去世时，OrganSecure将通过让合作伙伴医院快速验证该人的详细信息 (如果在应用程序上可用) 来促进器官捐赠。

到目前为止，工程专业的学生正在使用在线可用的开源数据集来训练机器学习模型，以将应用程序开发为概念验证 (pOF)。真正患者的数据集一旦达到商业推广的阶段就会被实施。

他解释说: “我们正在研究像以前的器官捐献者一样的数据集，它们是如何匹配的，以及我们是否能获得更多的数据来改善机器学习，以便它能够将合适的接受者与捐献者相匹配。”

创建用于器官捐赠的应用程序听起来像是一个简单的过程，但说起来容易做起来难。“器官捐赠过程中涉及很多因素，例如血型，血小板计数，年龄，是否吸烟者等，抗原类型等，机器需要学习并接受培训，以使合适的接受者与捐赠者相匹配，” 他解释说。

这就是人工智能正在介入的，以使匹配过程更快，更容易。他说: “所有的数据处理，所有的智能，包括谁应该匹配，在哪里，哪个医院，捐赠者是谁，等等，都将由人工智能来处理。”。

对于Mohapatra，下一步将是与医院合作，以使他们批准该应用程序上的器官捐献者。这些人只能是具有器官捐赠者编号或合法授权被接受为器官捐赠者的人。该批准必须来自医院。他的最初目标是与班加罗尔的10-15家医院合作，该应用程序将首先在那里推出。这将包括私人医院和政府医院。