评估基于人工智能和传统胚胎选择之间的一致性:对临床决策的影响

科学领域:

• 生殖医学是一种生殖医学.
• 医疗保健中的人工智能
• 胚胎学 胚胎学

背景情况:

• 标准化胚胎评分对于提高体外受精 (IVF) 成功率至关重要.
• 目前的方法依赖于胚胎学家的主观解释,导致变化.
• 识别怀孕和活产潜力最高的胚胎仍然是一个挑战.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 胚胎选择算法 (ESA) 在识别可行的胚胎方面的准确性.
• 为了比较ESA在胚胎评分方面的表现与人类胚胎学家的表现.
• 确定人工智能是否可以标准化胚胎评估并改善怀孕预测.

主要方法:

• 一个多中心的回顾性分析,涉及五个国家的六个中心.
• 一个ESA和20名胚胎学家独立评估了1681对胚胎.
• 精度为ESA和每个胚胎学家计算,使用McNemar的测试分析差异.

主要成果:

• 在选择最佳胚胎时,ESA的准确率达到了70.1%.
• 个体胚胎学家的准确度在64.2%至68.9%之间,平均为67.7%.
• 该ESA在20位胚胎学家中的14位胚胎学家和平均胚胎学家准确度中显示出了统计学上显著的优势.

结论:

• 与大多数个体胚胎学家相比,ESA表现出更高的准确性和平均表现.
• 人工智能有可能作为一种标准化工具来增强专家胚胎学家的判断力.
• 进一步的前性多中心试验是必要的,以确认ESA在临床实践中的有效性和通用性.