日本の臓器移植においては慢性的・絶対的な臓器提供数の不足に加え、人口比提供数の地域格差や非公平性、検査体制の負担や非効率性、移植待機中の死亡など多くの未解決課題が存在する。本研究では、（１）AIを活用して組織適合性検査（クロスマッチ検査）の精度を高めバーチャルクロスマッチの導入の後押しとする、（２）全国の臓器提供・臓器移植データを包括的に解析し臓器提供状況と各臓器移植の患者予後改善効果の実態を可視化、（３）年齢マッチや期待余命、既存抗ドナー抗体、地域配分の見直しなど新たな選定基準をシミュレーションし、あるべき患者選定基準の提案につなげる。そのためにデータ一元管理システム“TRACER”のビッグデータとAI解析を融合させ、日本独自の公平かつ持続可能な移植医療体制の構築を目指す。