Seit dem ersten „Retortenbaby“ wurde 1978 geboren, In-vitro-Fertilisation (IVF) hat eine erstaunliche Wende gebracht, wenn es darum geht, Menschen bei der Empfängnis zu helfen. Doch so erstaunlich es auch ist, die Erfolgsquote liegt in der Regel immer noch bei etwa 30 Prozent. Das bedeutet, dass sieben von zehn Versuchen scheitern. Dies kann für werdende Eltern nicht nur finanziell, sondern auch geistig und körperlich äußerst anstrengend sein. Könnte K.I. dazu beitragen, diese Chancen zu verbessern und dabei eine wichtige Rolle bei der Geburt vieler Babys von morgen zu spielen?
Laut Ermittlern des Brigham and Women’s Hospital und des Massachusetts General Hospital scheint die Antwort ein klares „Ja“ zu sein. Sie arbeiten an einem Deep-Learning-K.I. Dies kann bei der Entscheidung helfen, welche Embryonen während einer IVF-Runde übertragen werden sollen.
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„Der IVF-Prozess umfasst die Befruchtung von Eizellen und die externe Kultivierung von Embryonen in einem Fruchtbarkeitslabor, bevor der entwickelte Embryo auf die Mutter übertragen wird.“
Hadi Shafiee, einer der leitenden Forscher der Abteilung für Ingenieurwissenschaften in der Medizin am Brigham and Women’s Hospital, sagte gegenüber Digital Trends. „Eine große Herausforderung in diesem Bereich ist die Entscheidung darüber, welche Embryonen während der IVF übertragen werden müssen, z dass die Chancen auf eine gesunde Geburt maximal und die Komplikationen für Mutter und Kind minimal sind. Derzeit sind die Werkzeuge, die Embryologen für die Herstellung solcher Verfahren zur Verfügung stehen, äußerst begrenzt und teuer, und daher Die meisten Embryologen müssen diese lebensverändernden Entscheidungen allein aufgrund ihrer Beobachtungsfähigkeiten treffen Sachverstand. In solchen Szenarien ist ihr Entscheidungsprozess äußerst subjektiv und tendenziell variabel.“Eine K.I. Das zur Analyse von 742 Embryonen verwendete System erwies sich bei der Auswahl des hochwertigsten Embryos als 90 % genau. Dies geschieht durch die Auswertung von Bildern, die mit den in Kinderwunschzentren verwendeten Mikroskopen aufgenommen wurden. Die Forscher machen zwar deutlich, dass dies kein Ersatz für menschliche Experten wäre, aber es könnte dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, die normalerweise manuell beurteilt werden müssen. (Es ist auch wichtig zu beachten, dass eine IVF nicht nur aufgrund eines falsch ausgewählten, nicht optimalen Embryos fehlschlägt, obwohl man davon ausgeht, dass dies ein Faktor ist, der dazu beiträgt.)
Zum nächsten Schritt bemerkte Shafiee: „Die größte Hürde für den Einsatz eines solchen Systems.“ Die Klinik führt eine prospektive randomisierte klinische Studie zur Systemvalidierung durch, um die behördlichen Anforderungen zu erfüllen Anforderungen."
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war kürzlich in der Zeitschrift eLife veröffentlicht.
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