Выполнен сбор и предобработка данных т.е.: удалены послеоперационные переменные в таблицах; обработаны пропущенные значения; разделены данные; объединены данные; удалены ошибочные записи. Реализованы следующие методы: парные признаки; горячее кодирование; авто кодирование. Созданы модели для стратификации рисков реципиентов и доноров и прогнозирования будущей функции трансплантата с использованием линейной регрессии, кластеризации, классификации и априорных моделей для стратификации рисков реципиентов и доноров и прогнозирования будущей функции трансплантата. Проведена проверка на основе трехкратной перекрестной проверки (более 100 000 пациентов из центров трансплантации США) и развертывание на внешней когорте реального мира (150 пациентов, когорта Японии). Использован AUROC в качестве основного показателя производительности CNN.