- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07515118
Estudo AI-TOP Inteligência Artificial para Otimização de Trigger. (AI-TOP)
Uma Abordagem Baseada em Inteligência Artificial para Selecionar o Dia Ideal para o Trigger.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A Tecnologia de Reprodução Assistida está a passar por uma grande transformação com a introdução da inteligência artificial (IA), que está a remodelar a forma como os tratamentos médicos são realizados. Na FIV, um dos desafios persistentes tem sido maximizar o número de ovócitos recolhidos enquanto se gere eficientemente a carga de trabalho clínica – particularmente reduzindo procedimentos ao fim de semana – sem comprometer os resultados. Embora a resposta de uma paciente possa variar entre ciclos, as evidências mostram que ajustar o dia do trigger em um dia não afeta significativamente os resultados clínicos, permitindo um agendamento mais flexível.
A IA permite uma mudança de protocolos padronizados para tratamentos personalizados, melhorando os resultados clínicos, simplificando processos e aumentando a eficiência operacional. Pesquisas recentes mostram que os modelos baseados em IA podem otimizar a estimulação ovariana, melhorar a seleção do dia do trigger e aumentar o número de ovócitos fertilizados em comparação com decisões tomadas apenas por médicos. Os algoritmos de IA também previram com precisão o número de ovócitos recolhidos, contribuindo para protocolos mais eficazes e taxas de nascidos vivos mais elevadas.
Para além do timing do trigger, demonstrou-se que a IA melhora a eficiência do fluxo de trabalho em clínicas de FIV, otimizando horários de monitorização e equilibrando a carga de trabalho clínica sem afetar negativamente os resultados do ciclo.
Com base nestas evidências crescentes, foi concebido um ensaio controlado randomizado para comparar os resultados clínicos da estimulação ovariana controlada quando as decisões de trigger e recolha são tomadas apenas pelo médico versus quando o médico é assistido por orientação de IA.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Barcelona, Espanha, 08028
- Recrutamento
- Hospital Universitario Quirón Dexeus
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Contato:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
- Número de telefone: 0034932274700
- E-mail: nikpol@dexeus.com
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Contato:
- Ignacio Rodriguez, MSc
- Número de telefone: 0034932274700
- E-mail: nacrod@dexeus.com
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Investigador principal:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
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Subinvestigador:
- Valeria Donno, MD
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Subinvestigador:
- Mariana B Miguens, MD
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Subinvestigador:
- Gerarda Gaeta, MD
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Tarragona, Espanha, 43206
- Ainda não está recrutando
- Dexeus Mujer Tarragona
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Contato:
- Josep Gonzalo, MD
- E-mail: josgon@dexeus.com
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Investigador principal:
- Josep Gonzalo, MD
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Barcelona
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Sabadell, Barcelona, Espanha
- Ainda não está recrutando
- Dexeus Mujer Sabadell
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Contato:
- Ainhoa Coco, MD
- Número de telefone: 0034932274700
- E-mail: aincoc@dexeus.com
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Investigador principal:
- Ainhoa Coco, MD
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Sant Cugat del Vallès, Barcelona, Espanha, 08195
- Ainda não está recrutando
- Dexeus Mujer Sant Cugat
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Contato:
- Ainhoa Coco, MD
- Número de telefone: 0034932274700
- E-mail: aincoc@dexeus.com
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Investigador principal:
- Ainhoa Coco, MD
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Tarragona
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Reus, Tarragona, Espanha, 43202
- Ainda não está recrutando
- Dexeus Mujer Reus
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Contato:
- Josep Gonzalo, MD
- E-mail: josgon@dexeus.com
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Investigador principal:
- Josep Gonzalo, MD
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Submeter-se a COS para FIV com oócitos autólogos, doação de oócitos e preservação eletiva da fertilidade com todas as ecografias de monitorização realizadas nos nossos centros.
Critérios de Exclusão:
- Preservação da fertilidade por indicação médica
- Incapacidade de comparecer às consultas de monitorização.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Algoritmo de IA
As decisões de ativação serão tomadas pelo médico assistido por orientação de IA.
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O algoritmo de IA utilizado neste estudo é o STIMAI®.
STIMAI® é um software baseado em inteligência artificial que auxilia os clínicos, fornecendo informações baseadas em dados para otimizar o processo de tratamento de fertilidade e apoiar a conceção.
O software foi concebido como uma ferramenta de apoio à decisão clínica e não substitui o julgamento do médico; as decisões clínicas finais permanecerão sob a responsabilidade do médico tratante. O médico consultará a aplicação de IA, que prevê o número de ovócitos MII para diferentes dias de indução.
Se o algoritmo recomendar a indução hoje ou amanhã, o médico escolherá qual opção seguir.
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Comparador Ativo: Gestão clínica de rotina
Após a gestão clínica de rotina, com decisões de desencadeamento da ovulação tomadas unicamente pelo médico,
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Assim que forem detetados 2-3 folículos de 17 mm, o médico determinará o momento do desencadeamento da ovulação com base no seu julgamento clínico.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Oócitos MII
Prazo: Dia da recolha aproximadamente 34-36 horas após o estímulo da ovulação.
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Número de ovócitos em metáfase II recolhidos na colheita de ovócitos.
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Dia da recolha aproximadamente 34-36 horas após o estímulo da ovulação.
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Distribuição dos procedimentos de recuperação durante a semana.
Prazo: Avaliado no final do ciclo de estimulação, uma vez concluído o calendário de recolha. aprox. 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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: O padrão ou distribuição dos procedimentos de recolha de oócitos ao longo dos dias da semana durante um ciclo de FIV.
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Avaliado no final do ciclo de estimulação, uma vez concluído o calendário de recolha. aprox. 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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Número de COCs
Prazo: Medido no dia da colheita de oócitos. aproximadamente 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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O número total de ovócitos rodeados por células do cumulus recolhidos durante o procedimento de punção folicular, que reflete a resposta ovárica à estimulação.
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Medido no dia da colheita de oócitos. aproximadamente 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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Duração da estimulação (dias)
Prazo: Desde o primeiro dia de estimulação até ao dia em que é administrado o desencadeador da ovulação. Até 8-15 dias
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O número total de dias em que uma paciente recebe gonadotrofinas para estimulação ovárica controlada antes de desencadear a ovulação.
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Desde o primeiro dia de estimulação até ao dia em que é administrado o desencadeador da ovulação. Até 8-15 dias
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FORT (folículos pré-ovulatórios no dia do trigger/AFC)
Prazo: A AFC é medida na linha de base (dia 2-3 do ciclo); os folículos pré-ovulatórios são contados no dia do trigger. Até 8-15 dias
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Uma medida de responsividade folicular calculada como o número de folículos pré-ovulatórios no dia do desencadeamento dividido pela contagem folicular antral basal (AFC).
Reflete a eficiência da estimulação no crescimento de folículos recrutáveis.
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A AFC é medida na linha de base (dia 2-3 do ciclo); os folículos pré-ovulatórios são contados no dia do trigger. Até 8-15 dias
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FOI (N COCs/AFC)
Prazo: AFC medido na linha de base; COCs contados no dia da recolha aproximadamente 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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O número de complexos cumulus-oócitos recolhidos dividido pela contagem folicular antral basal (AFC), indicando a eficácia com que os folículos basais resultaram em oócitos recolhidos.
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AFC medido na linha de base; COCs contados no dia da recolha aproximadamente 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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Número de visitas
Prazo: Contado desde o início da estimulação até ao dia do estímulo. até 8-12 dias
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O número total de visitas de monitorização clínica necessárias durante a estimulação ovárica controlada, incluindo avaliações por ultrassom e análises ao sangue.
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Contado desde o início da estimulação até ao dia do estímulo. até 8-12 dias
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Ovulação espontânea
Prazo: Detetado entre a administração do desencadeador e a colheita de ovócitos planeada. aprox. 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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Ocorrência de rutura folicular não intencional antes da recolha de oócitos, indicando que a ovulação ocorreu antes do procedimento agendado, apesar da monitorização.
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Detetado entre a administração do desencadeador e a colheita de ovócitos planeada. aprox. 34-36 horas após o desencadeamento da ovulação.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Blockeel C, Engels S, De Vos M, Haentjens P, Polyzos NP, Stoop D, Camus M, Devroey P. Oestradiol valerate pretreatment in GnRH-antagonist cycles: a randomized controlled trial. Reprod Biomed Online. 2012 Mar;24(3):272-80. doi: 10.1016/j.rbmo.2011.11.012. Epub 2011 Nov 30.
- Babayev E. Man versus machine in in vitro fertilization-can artificial intelligence replace physicians? Fertil Steril. 2020 Nov;114(5):963. doi: 10.1016/j.fertnstert.2020.07.042. Epub 2020 Aug 17. No abstract available.
- Canon C, Leibner L, Fanton M, Chang Z, Suraj V, Lee JA, Loewke K, Hoffman D. Optimizing oocyte yield utilizing a machine learning model for dose and trigger decisions, a multi-center, prospective study. Sci Rep. 2024 Aug 20;14(1):18721. doi: 10.1038/s41598-024-69165-1.
- Chow DJX, Wijesinghe P, Dholakia K, Dunning KR. Does artificial intelligence have a role in the IVF clinic? Reprod Fertil. 2021 Aug 23;2(3):C29-C34. doi: 10.1530/RAF-21-0043. eCollection 2021 Jul.
- Dimitriadis I, Zaninovic N, Badiola AC, Bormann CL. Artificial intelligence in the embryology laboratory: a review. Reprod Biomed Online. 2022 Mar;44(3):435-448. doi: 10.1016/j.rbmo.2021.11.003. Epub 2021 Nov 12.
- Ferrand T, Boulant J, He C, Chambost J, Jacques C, Pena CA, Hickman C, Reignier A, Freour T. Predicting the number of oocytes retrieved from controlled ovarian hyperstimulation with machine learning. Hum Reprod. 2023 Oct 3;38(10):1918-1926. doi: 10.1093/humrep/dead163.
- Hariton E, Chi EA, Chi G, Morris JR, Braatz J, Rajpurkar P, Rosen M. A machine learning algorithm can optimize the day of trigger to improve in vitro fertilization outcomes. Fertil Steril. 2021 Nov;116(5):1227-1235. doi: 10.1016/j.fertnstert.2021.06.018. Epub 2021 Jul 10.
- Letterie G, MacDonald A, Shi Z. An artificial intelligence platform to optimize workflow during ovarian stimulation and IVF: process improvement and outcome-based predictions. Reprod Biomed Online. 2022 Feb;44(2):254-260. doi: 10.1016/j.rbmo.2021.10.006. Epub 2021 Oct 20.
Links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
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Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
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- FSD-AIG-2025-20
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
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Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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