人工知能によるフィードバックは 胚性胚の選択を 形態学だけで改善できるのか?

科学分野:

• 生殖医学
• 胚科
• 医療における人工知能

背景:

• 生殖器内受精 (IVF) の成功には 胚の選択が不可欠です
• 現在の方法は,胚の形態学的評価における胚学者専門知識に大きく依存しています.
• 主観性と観察者間の変動性は,胚選択の精度に影響を与えます.

研究 の 目的:

• 胚学者によるエウプロイドとアヌプロイドの胚の区別における信頼性を,形態学のみに基づいて評価する.
• 人工知能 (AI) による選択がERICA (胚順位インテリジェント分類アルゴリズム) を用いて胚選択の結果を改善するかどうかを評価する.
• 人工知能が人工受精胚の選択に及ぼす影響を調査する.

主な方法:

• 経験レベルが異なる19人の胚学者たちは,胚のプロイディ状態を評価した.
• エブリオロジストは,同じ胚に対して,AIによって生成されたERICAのランキングを提供した.
• 訓練ツールが使用され,胚学者達は,シミュレートされたIVFサイクルにおけるAIランキングと彼らの評価を組み合わせて最終的な判断を行った.

主要な成果:

• エブリオロジストとERICAは,ランダムな確率を超えてアヌプロイドを特定する統計的に有意な能力を示しました.
• ERICAは,胚学者と比較して,最初の試みでユプロイド胚の選択に優れているパフォーマンスを示しました (P=0.002).
• より良い胚を選択する胚学者たちの能力には大きな違いが見られず,人工知能の支援によって最終的な決定は大きく変わらなかった.

結論:

• ERICAのようなAIツールは,IVFにおける主観性とバイアスを減らすことで,胚選択の信頼性を高めることができます.
• 人と人工知能の判断を組み合わせることで 独立した使用に優位性があるとは限りません
• 人工知能が人間の意思決定に及ぼす影響と 自動化されたIVFプロセスへの信頼を理解するためにさらなる研究が必要です