Model strojnega učenja napoveduje, ali bo darovalec umrl v času, ko so jetra še primerna za presaditev, kar povečuje uspešnost presaditev jeter umrlih darovalcev. Orodje umetne inteligence bi lahko zmanjšalo število neuspešnih poskusov presaditve organov za 60 %. Na svetu je veliko bolnikov, ki čakajo na rešilno presaditev jeter, vendar je na čakalnih listah več kandidatov kot razpoložljivih organov. Približno polovica presaditev jeter se odpove, ker se izkaže, da darovalec, ki je umrl po srčnem zastoju, ni primeren.

Novo poročilo razkriva, da je zaradi zmanjšanja financiranja ameriškega Nacionalnega inštituta za zdravje (NIH) prizadetih več kot 74.000 ljudi, vključenih v različne medicinske poskuse. Ustavljenih je bilo 383 študij, ki so testirale zdravljenja za bolezni, kot so rak, srčne bolezni in bolezni možganov. Zmanjšanje sredstev je najbolj prizadelo raziskave o nalezljivih boleznih, vključno z gripo, pljučnico in COVID-19. Pacienti so se soočali z zamudami ali prekinitvami v poskusih, kar je vplivalo na njihova življenja.

Znanstveniki preizkušajo revolucionaren nov pristop k zdravljenju revmatoidnega artritisa, multiple skleroze, lupusa in drugih avtoimunskih bolezni. Poskušajo ponovno programirati imunski sistem bolnikov, ki je iztirjen. Današnja zdravljenja blažijo napade imunskih celic na lastno telo, vendar ne odpravijo vzroka. Bolnike čaka vseživljenjsko jemanje dragih zdravil s stranskimi učinki, ki pogosto ne zadostujejo za obvladovanje bolezni. Dr. Maximilian Konig z Univerze Johns Hopkins pravi, da vstopamo v novo dobo.