- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07515118
Исследование AI-TOP: Искусственный интеллект для оптимизации триггеров. (AI-TOP)
Подход на основе искусственного интеллекта для выбора оптимального дня для запуска.
Обзор исследования
Статус
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Вспомогательные репродуктивные технологии переживают серьёзные изменения с внедрением искусственного интеллекта (ИИ), который меняет способы проведения медицинских процедур. В ЭКО одной из постоянных проблем было максимизировать количество извлекаемых ооцитов при эффективном управлении клинической нагрузкой — особенно за счёт сокращения процедур на выходных — без ущерба для результатов. Хотя реакция пациентки может различаться между циклами, данные показывают, что изменение дня триггера на один день не оказывает существенного влияния на клинические результаты, позволяя более гибкое планирование.
ИИ позволяет перейти от стандартизированных протоколов к персонализированному лечению, улучшая клинические результаты, оптимизируя процессы и повышая операционную эффективность. Недавние исследования показывают, что модели на основе ИИ могут оптимизировать стимуляцию яичников, улучшить выбор дня триггера и увеличить количество оплодотворённых ооцитов по сравнению с решениями, принимаемыми исключительно врачами. Алгоритмы ИИ также точно предсказывали количество извлечённых ооцитов, способствуя более эффективным протоколам и повышению частоты живорождений.
Помимо времени триггера, было показано, что ИИ повышает эффективность рабочих процессов в клиниках ЭКО за счёт оптимизации графиков мониторинга и балансировки клинической нагрузки без негативного влияния на исходы цикла.
На основе этих растущих данных было разработано рандомизированное контролируемое исследование для сравнения клинических результатов контролируемой стимуляции яичников, когда решения о триггере и извлечении принимаются исключительно врачом, с ситуацией, когда врач использует рекомендации ИИ.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Barcelona, Испания, 08028
- Рекрутинг
- Hospital Universitario Quirón Dexeus
-
Контакт:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
- Номер телефона: 0034932274700
- Электронная почта: nikpol@dexeus.com
-
Контакт:
- Ignacio Rodriguez, MSc
- Номер телефона: 0034932274700
- Электронная почта: nacrod@dexeus.com
-
Главный следователь:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
-
Младший исследователь:
- Valeria Donno, MD
-
Младший исследователь:
- Mariana B Miguens, MD
-
Младший исследователь:
- Gerarda Gaeta, MD
-
Tarragona, Испания, 43206
- Еще не набирают
- Dexeus Mujer Tarragona
-
Контакт:
- Josep Gonzalo, MD
- Электронная почта: josgon@dexeus.com
-
Главный следователь:
- Josep Gonzalo, MD
-
-
Barcelona
-
Sabadell, Barcelona, Испания
- Еще не набирают
- Dexeus Mujer Sabadell
-
Контакт:
- Ainhoa Coco, MD
- Номер телефона: 0034932274700
- Электронная почта: aincoc@dexeus.com
-
Главный следователь:
- Ainhoa Coco, MD
-
Sant Cugat del Vallès, Barcelona, Испания, 08195
- Еще не набирают
- Dexeus Mujer Sant Cugat
-
Контакт:
- Ainhoa Coco, MD
- Номер телефона: 0034932274700
- Электронная почта: aincoc@dexeus.com
-
Главный следователь:
- Ainhoa Coco, MD
-
-
Tarragona
-
Reus, Tarragona, Испания, 43202
- Еще не набирают
- Dexeus Mujer Reus
-
Контакт:
- Josep Gonzalo, MD
- Электронная почта: josgon@dexeus.com
-
Главный следователь:
- Josep Gonzalo, MD
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Прохождение контролируемой стимуляции яичников для ЭКО с собственными ооцитами, донорскими ооцитами и плановым сохранением фертильности, при этом все контрольные УЗИ проводятся в наших центрах.
Критерии исключения:
- Сохранение фертильности по медицинским показаниям
- Невозможность посещения клиники для мониторинга.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Уход
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Алгоритм искусственного интеллекта
Решение о запуске триггера будет принято врачом с помощью рекомендаций искусственного интеллекта.
|
В этом исследовании используется алгоритм искусственного интеллекта STIMAI®.
STIMAI® — это программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, которое помогает врачам, предоставляя данные для оптимизации процесса лечения бесплодия и поддержки зачатия.
Программное обеспечение разработано как инструмент поддержки принятия клинических решений и не заменяет суждение врача; окончательные клинические решения остаются под ответственностью лечащего врача. Врач будет консультироваться с приложением ИИ, которое прогнозирует количество ооцитов MII для различных дней запуска.
Если алгоритм рекомендует запуск сегодня или завтра, врач выберет, какой вариант следовать.
|
|
Активный компаратор: Обычное клиническое ведение
После стандартного клинического ведения с принятием решений о триггере овуляции исключительно врачом,
|
Как только будут обнаружены 2-3 фолликула размером 17 мм, врач определит время триггера овуляции на основе клинического суждения.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
MII ооциты
Временное ограничение: День забора примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Количество ооцитов на стадии метафазы II (MII), полученных при заборе ооцитов.
|
День забора примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Распределение процедур извлечения в течение недели.
Временное ограничение: Оценивается в конце цикла стимуляции, после завершения графика извлечения. Приблизительно через 34–36 часов после триггера овуляции.
|
: Распределение процедур забора ооцитов по дням недели в течение цикла ЭКО.
|
Оценивается в конце цикла стимуляции, после завершения графика извлечения. Приблизительно через 34–36 часов после триггера овуляции.
|
|
Количество КОК
Временное ограничение: Измеряется в день извлечения ооцитов, примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Общее количество ооцитов, окружённых кумулюсными клетками, полученных в ходе процедуры забора ооцитов, что отражает реакцию яичников на стимуляцию.
|
Измеряется в день извлечения ооцитов, примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
|
Продолжительность стимуляции (дни)
Временное ограничение: С первого дня стимуляции до дня введения триггера овуляции. До 8-15 дней
|
Общее количество дней, в течение которых пациент получает гонадотропины для контролируемой стимуляции яичников перед триггером овуляции.
|
С первого дня стимуляции до дня введения триггера овуляции. До 8-15 дней
|
|
ФОРТ (предовуляторные фолликулы в день триггера/АФК)
Временное ограничение: АФК измеряется на исходном уровне (2-3 день цикла); преовуляторные фолликулы подсчитываются в день триггера. До 8-15 дней
|
Мера фолликулярной реактивности, рассчитываемая как количество преовуляторных фолликулов в день триггера, деленное на исходное количество антральных фолликулов (AFC).
Она отражает эффективность стимуляции роста рекрутируемых фолликулов.
|
АФК измеряется на исходном уровне (2-3 день цикла); преовуляторные фолликулы подсчитываются в день триггера. До 8-15 дней
|
|
ФОИ (N КОК/АФК)
Временное ограничение: AFC измеряли на исходном уровне; КОК подсчитывали в день забора примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Количество извлечённых кумулюс-ооцитарных комплексов, разделённое на исходное количество антральных фолликулов (AFC), что показывает, насколько эффективно исходные фолликулы привели к извлечению ооцитов.
|
AFC измеряли на исходном уровне; КОК подсчитывали в день забора примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
|
Количество посещений
Временное ограничение: Отсчитывается от начала стимуляции до дня триггера. до 8-12 дней
|
Общее количество визитов для клинического мониторинга, необходимых в ходе контролируемой стимуляции яичников, включая ультразвуковые исследования и анализы крови.
|
Отсчитывается от начала стимуляции до дня триггера. до 8-12 дней
|
|
Спонтанная овуляция
Временное ограничение: Обнаружено между введением триггера и запланированным забором ооцитов. примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Возникновение непреднамеренного разрыва фолликула до извлечения ооцитов, указывающее на то, что овуляция произошла до запланированной процедуры, несмотря на мониторинг.
|
Обнаружено между введением триггера и запланированным забором ооцитов. примерно через 34-36 часов после триггера овуляции.
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- FSD-AIG-2025-20
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .