生殖医療における人工知能 (AI in ART)

生殖医療における人工知能 (AI) の応用

Kamaleldin Abdullah Rageh、M.D. (1)。

Mohammad Atef Behery, M.D. (2)

Elsayed Ali Farag, M.D. (1)

1 -産婦人科、医学部、アル・アズハル大学、カイロ、エジプト。

2-国際イスラム人口研究センター、アル・アズハル大学、カイロ、エジプト。

概要：

IVF のほぼすべての側面 (卵巣刺激、胚培養、移植) が改善されたにもかかわらず、妊娠率は依然として満足のいくものではありません。 実施された IVF サイクルの最大 50% が失敗することが研究で確認されており、これについての直接的な説明はない可能性があります。

そして、体外受精サイクルの結果を正確に予測することはまだ達成されていないことに言及する価値があります. その理由の 1 つは、移植する胚の選択方法にあります。 胚の形態学的評価は、胚の品質を評価し、移植する胚を選択する従来の方法です。 ただし、胚を評価するこの主観的な方法は、観察者間および観察者内の変動性につながり、最適な IVF 成功率を下回ります。 タイムラプス インキュベーターと異数性の着床前遺伝子検査が導入され、生児出生の可能性が高まりましたが、結果は依然として理想的とは言えません。

現在、不妊治療は多くの経済的および感情的なストレスを引き起こします。特に、以前に体外受精に失敗した患者では、明確な原因を特定することはできません。答えを見つけ続けることはできますが、AI システムは、人間ができない最も実行可能な胚を選択することで、ジレンマを解決するのに役立つ可能性があります。 AIテクノロジーは、不妊分野が現在の個々の胚への狭い焦点を超えて急上昇し、患者データに隠された新しいパターンを検出して、一般的な不妊症例を克服するのに役立つ優れた可能性を秘めています.

胚の選択は、体外受精の成功にとって最も重要な要素です。 ただし、胚の成功を予測できる決定的な基準はありません。 むしろ、胚の選択はさまざまな要因に基づいているため、各患者の妊娠の成功確率を予測し、それぞれの失敗の原因を完全に理解することは困難です。 したがって、人工知能 (AI) の利用は、臨床医がこの知識のギャップを埋めるのを支援し、それによって発生学研究室で活用されて、IVF の結果を改善するのに役立つ可能性があります。