- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT05699850
UMĚLÁ INTELIGENCE V REPRODUKČNÍ MEDICÍNĚ (AI in ART)
APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE V REPRODUKČNÍ MEDICÍNĚ
Přehled studie
Postavení
Intervence / Léčba
Detailní popis
APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE (AI) V REPRODUKČNÍ MEDICÍNĚ
Kamaleldin Abdullah Rageh, M.D. (1).
Mohammad Atef Behery, M.D. (2)
Elsayed Ali Farag, M.D. (1)
1 -Porodnická a gynekologická klinika, Lékařská fakulta, Univerzita Al-Azhar, Káhira, Egypt.
2-Mezinárodní islámské centrum pro populační studia a výzkum, Univerzita Al-Azhar, Káhira, Egypt.
Abstraktní:
Navzdory zlepšení téměř všech aspektů IVF: ovariální stimulace, kultivace embryí a transfer, míra těhotenství stále není uspokojivá. Studie potvrzují, že až 50 % provedených IVF cyklů selže a nemusí to mít žádné přímé vysvětlení.
A stojí za zmínku, že ještě nebylo dosaženo přesné předpovědi výsledku cyklu IVF. Jedním z důvodů je způsob výběru embrya pro přenos. Morfologické hodnocení embryí je tradiční metodou hodnocení kvality embryí a výběru embrya k přenosu. Tento subjektivní způsob hodnocení embryí však vede k inter- a intra-observer variabilitě, což má za následek méně než optimální míru úspěšnosti IVF. Ačkoli byly zavedeny časosběrné inkubátory a preimplantační genetické testování na aneuploidii, aby pomohly zvýšit šance na narození živého dítěte, výsledky zůstávají méně než ideální.
V současné době léčba neplodnosti představuje velký finanční a emocionální stres, zejména u pacientů s dříve neúspěšnou léčbou IVF, kde neexistuje jasná příčina, která by měla být identifikována, je běžným, srdcervoucím koncovým bodem, když emocionální, finanční a fyzická zátěž léčby eskaluje do pokračujte v hledání odpovědí, ale systémy umělé inteligence mohou pomoci vyřešit dilema výběrem těch nejlepších životaschopných embryí, která lidé nemohou udělat. Technologie umělé inteligence mají vynikající potenciál pomoci oblasti neplodnosti překročit současné úzké zaměření na jednotlivá embrya a odhalit nové vzorce skryté v datech pacientů pro překonání převažujících případů neplodnosti.
Výběr embryí je nejdůležitějším faktorem úspěchu IVF. Neexistuje však jediné definitivní kritérium, které by mohlo předpovědět úspěch embrya. Výběr embryí je spíše založen na různých faktorech, takže je obtížné předpovědět pravděpodobnost úspěšného těhotenství u každé pacientky a plně porozumět příčině každého selhání. Využití umělé inteligence (AI) tedy může lékařům pomoci zaplnit tuto mezeru ve znalostech, a tím být využito v embryologické laboratoři ke zlepšení výsledků IVF.
Typ studie
Zápis (Očekávaný)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Cairo, Egypt, 12358
- Nábor
- Al-Azhar University
-
Kontakt:
- Dr. Mohammed Atef, M.D.
- Telefonní číslo: 00201006206040
- E-mail: kimovip2000@yahoo.com
-
Cairo, Egypt, 15006
- Nábor
- Kamal Eldin Abdalla Rageh
-
Kontakt:
- Kamal Eldin A Rageh
- Telefonní číslo: 0097333153871
- E-mail: dr_kamal_rageh@yahoo.com
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- související s plodností
Kritéria vyloučení:
- plodných lidí
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Jiný
- Časové perspektivy: Jiný
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
MÍRA ÚSPĚCHU
Časové okno: 4 MĚSÍCE
|
APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE (AI) V REPRODUKČNÍ MEDICÍNĚ
|
4 MĚSÍCE
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Spolupracovníci
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Očekávaný)
Dokončení studie (Očekávaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Odhad)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Odhad)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další identifikační čísla studie
- Kamal-AI
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .