처음부터 1978년생 '시험관 아기'체외수정(IVF)은 사람들의 임신을 돕는 데 있어 놀라운 변화를 가져왔습니다. 그러나 놀랍게도 성공률은 여전히 일반적으로 30% 정도입니다. 즉, 10번의 시도 중 7번은 실패한다는 의미입니다. 이는 예비 부모에게 재정적으로뿐만 아니라 정신적으로나 육체적으로도 매우 큰 부담이 될 수 있습니다. A.I. 그러한 확률을 높이는 데 도움을 주고 그 과정에서 내일의 많은 아기들의 탄생에 중요한 역할을 하게 될까요?
브리검 여성병원과 매사추세츠 종합병원의 조사관에 따르면 대답은 확실히 "그렇다"인 것으로 보입니다. 그들은 다음 작업을 하고 있습니다. 딥러닝 A.I. 이는 IVF 라운드 중에 어떤 배아를 이식해야 하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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"IVF 과정에는 난자를 수정하고 발달된 배아를 산모에게 전달하기 전에 불임 실험실 외부에서 배아를 배양하는 과정이 포함됩니다." 하디 샤피에, 브리검 여성병원 의학 공학부 수석 연구원 중 한 명은 Digital Trends에 말했습니다. “현장에서 가장 큰 과제는 IVF 중에 이식해야 하는 배아를 결정하는 것입니다. 건강한 출산의 기회는 최대이고 산모와 아이 모두에게 발생하는 합병증은 최소화됩니다. 현재, 발생학자가 이를 만들 때 사용할 수 있는 도구는 극히 제한적이고 비용이 많이 듭니다. 대부분의 발생학자들은 관찰 기술과 관찰 기술만을 사용하여 삶을 바꾸는 결정을 내려야 합니다. 전문적 지식. 그러한 시나리오에서 의사결정 과정은 매우 주관적이며 가변적인 경향이 있습니다.”
AI. 742개의 배아를 분석하는 데 사용된 시스템은 가장 고품질의 배아를 선택하는 작업에서 90%의 정확성을 입증했습니다. 이는 불임센터에서 사용되는 현미경으로 촬영한 이미지를 평가함으로써 이루어집니다. 연구자들은 이것이 인간 전문가를 대체할 수는 없지만 일반적으로 수동으로 평가해야 하는 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있음을 분명히 밝혔습니다. (부적절하게 선택되고 최적이 아닌 배아 때문에 IVF가 실패하는 것이 아니라는 점도 주목하는 것이 중요합니다. 이는 기여 요인으로 이해됩니다.)
다음 단계에 대해 Shafiee는 다음과 같이 말했습니다. “이러한 [a] 시스템을 사용하는 데 가장 중요한 장애물은 클리닉은 규제 통과를 위한 시스템 검증을 위해 전향적 무작위 임상 시험을 수행하고 있습니다. 요구 사항.”
작업을 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 eLife 저널에 게재됨.
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