От първия „бебе от епруветка“ е родено през 1978 г, ин витро оплождането (IVF) е удивителна промяна на играта, когато става въпрос за подпомагане на хората да заченат. Въпреки това, колкото и невероятно да е, неговият успех все още обикновено се движи около 30 процента. Това означава, че седем от десет опита ще бъдат неуспешни. Това може да бъде изключително тежко за бъдещите родители не само финансово, но и психически и физически. Може ли A.I. помогнете за подобряване на тези шансове и в този процес играете важна роля в раждането на много от бъдещите бебета?
Според изследователи от Brigham and Women’s Hospital и Massachusetts General Hospital, отговорът изглежда е категорично „да“. Те работят върху a дълбоко обучение A.I. които могат да помогнат при вземането на решение кои ембриони да бъдат прехвърлени по време на IVF кръг.
Препоръчани видеоклипове
„Процесът на IVF включва осеменяване на яйцеклетки и култивиране на ембриони външно в лаборатория за плодовитост, преди да се прехвърли развитият ембрион на майката,“
Хади Шафие, един от водещите изследователи от отдела по инженерство в медицината в Brigham and Women’s Hospital, каза пред Digital Trends. „Основно предизвикателство в областта е вземането на решение за ембрионите, които трябва да бъдат прехвърлени по време на IVF, като че шансовете за здраво раждане са максимални и всякакви усложнения както за майката, така и за детето са минимални. Понастоящем инструментите, с които разполагат ембриолозите, когато правят такива, са изключително ограничени и скъпи и по този начин повечето ембриолози са длъжни да вземат тези променящи живота решения, като използват само уменията си за наблюдение и експертиза. В такива сценарии техният процес на вземане на решения е изключително субективен и има тенденция да бъде променлив.ИИ Системата, използвана за анализиране на 742 ембриона, се оказа 90% точна при избора на най-висококачествения ембрион. Той прави това, като оценява изображения, направени с микроскопите, използвани в центровете за плодовитост. Въпреки че изследователите поясняват, че това няма да е заместител на човешките експерти, то може да помогне за вземането на информирани решения, които обикновено трябва да се оценяват ръчно. (Също така е важно да се отбележи, че ин витро оплождането не се проваля само поради неправилно подбран, неоптимален ембрион, въпреки че това се разбира като допринасящ фактор.)
Що се отнася до следващата стъпка, Шафие отбеляза, че „Най-важното препятствие за такава [една] система да се използва в клиниката провежда проспективно рандомизирано клинично изпитване за валидиране на системата, за да премине регулаторно изисквания.”
Беше документ, описващ работата наскоро публикувано в списание eLife.
Препоръки на редакторите
- Как Nintendo може да използва A.I. за да внесете 4K игри в Switch Pro
- Умен нов A.I. системата обещава да обучи вашето куче, докато сте далеч от дома
- Футуристичен нов уред използва A.I. за сортиране и подготовка на вашето рециклиране
- Какъв е въглеродният отпечатък на ИИ? Този умен инструмент го разгражда
- Това основно човешко умение е следващият основен крайъгълен камък за ИИ.
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
