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根据器官采购和移植网络和移植受者科学登记处的最新年度数据报告，2021 年美国进行了创纪录的 25,487 例肾移植。移植五年后，18 至 34 岁患者的已故捐献者肾脏的成功器官功能(称为移植存活率)为 81%，而 65 岁以上患者的成功率为 68%。

佩雷尔曼医学院的 Malek Kamoun 和 Cedars-Sinai 医学中心的 Ryan Urbanowicz 正在宾夕法尼亚大学学生的帮助下 开发机器学习策略，以改善肾脏匹配并降低移植失败的风险。

今年夏天，三名本科生远程参与该项目：Sphia Sadek、Antonios Kriezis 和 Aryan Roy。萨德克和罗伊通过宾夕法尼亚大学本科生研究指导计划完成了这项工作。每个 PURM 学生在为期 10 周的项目中都会获得 5,000 美元的奖励，由本科生研究和奖学金中心支持。

Sadek 是计算机科学和认知科学专业的三年级新生，她表示自己一直对人工智能职业感兴趣，但从未在机器学习方面做过任何事情。她在转学生迎新活动中听说了 PURM。

“对于我的项目，我正在研究每个垃圾箱中有多少氨基酸错配被视为低风险或高风险的阈值，”来自新泽西州泽西城的萨德克说。“垃圾箱基本上是这些氨基酸位置的列表，我们使用该垃圾箱对两组进行分层。”

Kamoun 和 Urbanowicz 帮助开发了一种名为 FIBERS(用于风险分层的特征包含 Bin Evolver)的算法，该算法假设阈值为零，这意味着至少有一个不匹配的 bin(一组氨基酸位置)被视为高风险。

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