Künstliche Intelligenz bei IVF

Künstliche Intelligenz (KI) ist im Wesentlichen ein Computerprogramm, das lernen kann, Aufgaben auszuführen, die Formen der Intelligenz beinhalten, die normalerweise dem Menschen zugeschrieben werden. Apples Sprachassistent Siri, Produktempfehlungen auf Amazon, Gesichtserkennung auf Facebook und die wachsende Industrie autonomer Autos sind alle Beispiele für KI.

Auf dem Gebiet der IVF wurde die KI wie andere Bereiche in der Medizin (Radiologie, Pathologie usw.) erfasst. KI kann potenziell nützlich sein für die Beurteilung und Auswahl von Embryonen, für die Bewertung von ovariellen Reserveparametern und für die Auswahl von Spermien. Tatsächlich kann KI bei der Bereitstellung einer individualisierten patientenorientierten Behandlung effektiv sein, indem riesige Datensätze von Patientenmerkmalen mit unterschiedlichen Ergebnissen von Infertilitätsbehandlungen analysiert werden. In der klinischen Embryologie kann KI eine objektive Methode zur Bewertung menschlicher Embryonen bereitstellen, die die Identifizierung wichtiger Entwicklungsmerkmale der Lebensfähigkeit von Embryonen ermöglicht. 

In der Tat wird die Klassifizierung von Embryonen heutzutage von Embryologen vorgenommen, die Bilder manuell auf Größe, Fläche, Form, Proportion und Symmetrie untersuchen. KI nutzt Computer Vision Algorithmen, um diesen Prozess zu erweitern und die wahrscheinliche Wirksamkeit von Implantationen vorherzusagen. KI-Algorithmen lernen aus sehr großen Datensätzen, die aus einer vielfältigen Patientendemografie stammen, was den KI-Modellen die Potenz gibt, winzige Merkmale zu analysieren, die selbst für den erfahrensten Embryologen oft nicht wahrnehmbar sind. (https://www.forbes.com/sites/ganeskesari/2022/06/30/heres-how-ai-is-helping-make-babies-by-revolutionizing-ivf/?sh=42b56d187330).

  • Vorteile von KI:
    • Ist integriert in Zeitraffer-Bildgebungssysteme (TLI), die kontinuierliche Prognozen von der Befruchtung bis zum Blastozystenstadium liefern.
    • Embryologische Informationen in Verbindung mit der Einnistungswahrscheinlichkeit erleichtern es Embryologen, datengestützte Entscheidungen für jeden im Embryoscope kultivierten Embryo zu treffen. 
  • Nachteile von KI:
    • Trotz verbesserter Ergebnisse bei der Embryonenauswahl müssen Studien noch konkrete Verbesserungen der Lebendgeburtenraten nachweisen.
    • Hohe Kosten je nach IVF-Klinik.

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