생식 의학의 인공 지능 (AI in ART)
생식 의학 분야의 인공 지능 응용
연구 개요
상세 설명
생식 의학 분야의 인공 지능(AI) 응용
Kamaleldin Abdullah Rageh, M.D. (1).
Mohammad Atef Behery, M.D.(2)
Elsayed Ali Farag, M.D.(1)
1 -이집트 카이로 Al-Azhar 대학교 의과대학 산부인과학과.
2-인구 연구 및 연구를 위한 국제 이슬람 센터, Al-Azhar 대학교, 이집트 카이로.
추상적인:
IVF의 거의 모든 측면(난소 자극, 배아 배양 및 이식)이 개선되었음에도 불구하고 임신율은 여전히 만족스럽지 않습니다. 연구에 따르면 수행된 IVF 주기의 최대 50%가 실패하며 이에 대한 직접적인 설명이 없을 수 있습니다.
그리고 IVF 주기의 결과를 정확하게 예측하는 것은 아직 달성되지 않았다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 그 이유 중 하나는 이식할 배아를 선택하는 방법입니다. 배아의 형태학적 평가는 배아의 품질을 평가하고 이식할 배아를 선택하는 전통적인 방법입니다. 그러나 배아를 평가하는 이 주관적인 방법은 관찰자 간 및 관찰자 내 가변성을 초래하여 최적의 IVF 성공률보다 낮습니다. 시간 경과 인큐베이터 및 이수배수체에 대한 착상 전 유전자 검사가 정상 출산 가능성을 높이는 데 도움이 되기 위해 도입되었지만 결과는 여전히 이상적이지 않습니다.
현재 불임 치료는 특히 이전에 IVF 치료에 실패한 환자의 경우 많은 재정적, 정서적 스트레스를 가하고 있습니다. 계속 답을 찾지만 AI 시스템은 인간이 할 수 없는 최고의 생존 가능한 배아를 선택하여 딜레마를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기술은 불임 분야가 개별 배아에 대한 현재의 좁은 초점을 뛰어넘고 일반적인 불임 사례를 극복하기 위해 환자 데이터에 숨겨진 새로운 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 뛰어난 잠재력을 가지고 있습니다.
배아 선택은 IVF 성공의 가장 중요한 요소입니다. 그러나 배아의 성공을 예측할 수 있는 결정적인 단일 기준은 없습니다. 오히려 배아 선택은 다양한 요인을 기반으로 하기 때문에 환자마다 성공적인 임신 확률을 예측하고 각 실패의 원인을 완전히 이해하기 어렵습니다. 따라서 인공 지능(AI)의 활용은 임상의가 이러한 지식 격차를 메우도록 지원하여 발생학 실험실에서 활용되어 IVF 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 장소
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Cairo, 이집트, 12358
- 모병
- Al-Azhar University
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연락하다:
- Dr. Mohammed Atef, M.D.
- 전화번호: 00201006206040
- 이메일: kimovip2000@yahoo.com
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Cairo, 이집트, 15006
- 모병
- Kamal Eldin Abdalla Rageh
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연락하다:
- Kamal Eldin A Rageh
- 전화번호: 0097333153871
- 이메일: dr_kamal_rageh@yahoo.com
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 불임 관련
제외 기준:
- 비옥한 사람들
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 다른
- 시간 관점: 다른
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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성공률
기간: 4개월
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생식 의학 분야의 인공 지능(AI) 응용
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4개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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