This podcast reviews the rising prevalence of obesity among liver transplant candidates and explores strategies to improve patient outcomes. It highlights how metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease is becoming a leading reason for transplantation, yet standardised management guidelines for obese patients remain limited. The authors analyse the challenges of using Body Mass Index as a primary metric and advocate for body composition imaging to better assess risks like sarcopenia. Treatment options are detailed across all transplant phases, including lifestyle adjustments, weight-loss medications such as GLP-1 receptor agonists, and bariatric surgery. Ultimately, the sources emphasise that while severe obesity presents surgical and cardiovascular risks, modern interventions like simultaneous sleeve gastrectomy show promise for enhancing long-term survival.

The source is a detailed blog post by Dr Tanuja Mallik, a Liver Transplant Anaesthesia and Critical Care Specialist, focusing on the transformative role of Artificial Intelligence (AI) in liver care. The article traces medicine's evolution from relying on muscle and mind to incorporating AI, presenting a "utopian future" where technology enables faster, fairer, and more personalised healthcare, specifically in hepatology and transplantation. It outlines evidence-based advancements in AI for risk prediction, diagnosis, and precision medicine, while also discussing crucial challenges related to data quality, ethical biases, and the difficulties of clinical integration. Ultimately, the text advocates for a human-AI partnership that amplifies the clinician’s expertise and empathy rather than replacing it.

स्रोत एक विस्तृत ब्लॉग पोस्ट है, जिसे डॉ. तन्ुजा मल्लिक ने लिखा है। वे लिवर ट्रांसप्लांट एनेस्थीसिया और क्रिटिकल केयर विशेषज्ञ हैं। यह लेख लीवर केयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की परिवर्तनकारी भूमिका पर केंद्रित है।

लेख में चिकित्सा के विकास का विवरण है, जो पहले केवल मानव मांसपेशियों और बुद्धि पर आधारित थी और अब AI को शामिल करने की ओर बढ़ा है। इसमें एक “यूटोपियन भविष्य” प्रस्तुत किया गया है, जहाँ तकनीक तेज़, न्यायसंगत और व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा संभव बनाती है, विशेष रूप से हेपेटोलॉजी और ट्रांसप्लांटेशन में।

लेख AI में सबूत-आधारित प्रगति का वर्णन करता है, जैसे जोखिम पूर्वानुमान, निदान और प्रिसिजन मेडिसिन। साथ ही, इसमें डेटा की गुणवत्ता, नैतिक पक्षपात और क्लिनिकल इंटीग्रेशन में आने वाली चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है।

अंततः, यह लेख मानव-AI साझेदारी की वकालत करता है, जो चिकित्सक की विशेषज्ञता और सहानुभूति को बढ़ाती है, उसे प्रतिस्थापित नहीं करती।