INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN MEDICINA RIPRODUTTIVA (AI in ART)

APPLICAZIONI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) IN MEDICINA RIPRODUTTIVA

Kamaleldin Abdullah Rageh, MD (1).

Mohammad Atef Behery, MD (2)

Elsayed Ali Farag, MD (1)

1 -Dipartimento di Ostetricia e Ginecologia, Facoltà di Medicina, Università Al-Azhar, Il Cairo, Egitto.

2-Centro islamico internazionale per gli studi e la ricerca sulla popolazione, Università di Al-Azhar, Il Cairo, Egitto.

Astratto:

Nonostante siano migliorati quasi tutti gli aspetti della fecondazione in vitro: stimolazione ovarica, coltura embrionale e trasferimento, i tassi di gravidanza non sono ancora soddisfacenti. Gli studi confermano che fino al 50% dei cicli di fecondazione in vitro eseguiti falliscono e potrebbe non esserci una spiegazione diretta per questo.

Ed è degno di nota che la previsione accurata dell'esito di un ciclo di fecondazione in vitro deve ancora essere raggiunta. Uno dei motivi è il metodo di selezione di un embrione per il trasferimento. La valutazione morfologica degli embrioni è il metodo tradizionale per valutare la qualità degli embrioni e selezionare quale embrione trasferire. Tuttavia, questo metodo soggettivo di valutazione degli embrioni porta a variabilità inter e intra-osservatore, con conseguenti tassi di successo IVF non ottimali. Sebbene le incubatrici time-lapse e i test genetici preimpianto per l'aneuploidia siano stati introdotti per aumentare le possibilità di parto vivo, i risultati rimangono tutt'altro che ideali.

Attualmente, i trattamenti per l'infertilità esercitano molto stress finanziario ed emotivo, specialmente nei pazienti con trattamenti di fecondazione in vitro precedentemente falliti, dove non c'è una causa chiara da identificare è un punto finale comune e straziante quando il carico emotivo, finanziario e fisico del trattamento aumenta a continuare a trovare risposte, ma i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero aiutare a risolvere il dilemma scegliendo i migliori embrioni vitali che gli esseri umani non possono fare. Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno un potenziale eccellente per aiutare il campo dell'infertilità a superare la sua attuale focalizzazione ristretta sui singoli embrioni e rilevare nuovi modelli nascosti nei dati dei pazienti per superare i casi di infertilità prevalenti.

La selezione degli embrioni è il fattore più critico per il successo della fecondazione in vitro. Tuttavia, non esiste un singolo criterio definitivo che possa prevedere il successo di un embrione. Piuttosto, la selezione degli embrioni si basa su una varietà di fattori, rendendo difficile prevedere la probabilità di una gravidanza riuscita per ogni paziente e comprendere appieno la causa di ogni fallimento. Pertanto, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) può supportare i medici nel colmare questa lacuna di conoscenza, sfruttando così il laboratorio di embriologia per aiutare a migliorare i risultati della fecondazione in vitro.