定期的な臨床検査のためのMAIAプラットフォーム:胚学者を支援するために開発された人工知能の胚選択ツール

科学分野:

• 生殖医学
• 医療における人工知能
• 胚科

背景:

• 助産医療における多胎妊娠の減少には 胚の選択の改善が必要である.
• タイムラプスインキュベータは 伝統的な胚鑑定のデータ量と主観性を高めます
• 臨床的意思決定を支援するために 客観的で標準化された胚評価ツールが必要です

研究 の 目的:

• ブラジルにおける胚選択のための人工知能 (AI) モデル,形質学的人工知能支援 (MAIA) の開発と評価.
• MAIAの臨床妊娠予測の正確性を評価する.
• エブリオロジストにリアルタイムで胚の評価を可能にする ユーザフレンドリーなツールを提供すること

主な方法:

• 大学と不妊クリニックの連携による MAIA AI モデルの開発
• AIモデルを 1,015個の胚画像で訓練する.
• 200個の胚移植でMAIAの将来的な臨床試験

主要な成果:

• MAIAは臨床試験で全体的に66. 5%の精度を達成した.
• 選択的胚移植の場合,MAIAは臨床妊娠を予測する際に70. 1%の正確性を示した.
• AIツールには,胚学者による入力で設計されたユーザーフレンドリーなインターフェースがあります.

結論:

• MAIA AIモデルは,補助生殖ケアにおける客観的で標準化された胚評価のための潜在的な解決策を提供します.
• MAIAのようなAIベースのツールは,臨床妊娠の可能性が高い胚を選択する際に胚学者を支援することができます.
• パーソナライズされたAIソリューションは 特定の人口や民族のプロフィールに対応できます