AI στην ΥΑΤ

Ένας γνωστός χημικός είπε κάποτε: «Τίποτα δεν χάνεται, τίποτα δεν δημιουργείται, όλα αλλάζουν». Το ίδιο ισχύει και με την τεχνητή νοημοσύνη (AI). οτιδήποτε αγγίζει αλλάζει. Αναδύεται έτσι το ερώτημα εάν η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη στις τεχνολογίες υποβοηθούμενης αναπαραγωγής (ART) όπως σε άλλους κλάδους.

Όσον αφορά την υποβοηθούμενη αναπαραγωγή, η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με την ιατρική ομάδα του Κέντρου Γονιμότητας Κρήτης, την οποία επιβλέπει ο Δρ Ματθαίος Φραϊδάκης και η 30ετής πείρα του, μπορούν να εξασφαλίσουν υψηλότερα ποσοστά επιτυχίας σε ασθενείς με εξωσωματική γονιμοποίηση.

Ανάπτυξη της αγοράς εξωσωματικής γονιμοποίησης

Αναμένεται ότι η αγορά της εξωσωματικής γονιμοποίησης θα επεκταθεί παγκοσμίως κατά περίπου 10% ετησίως, από 638 εκατομμύρια δολάρια το 2021 σε 987 εκατομμύρια δολάρια το 2026. Η αγορά αναμένεται να αναπτυχθεί λόγω ορισμένων παραγόντων, συμπεριλαμβανομένης της ηλικίας στην οποία μια γυναίκα μένει έγκυος για πρώτη φορά, η μείωση των ποσοστών γονιμότητας, ο επιπολασμός της ανδρικής υπογονιμότητας, η παχυσαρκία, η κατανάλωση αλκοόλ, η ευαισθητοποίηση του κοινού για τη στειρότητα και η ανάπτυξη αρκετών νέων θεραπευτικών επιλογών.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τα ποσοστά εξωσωματικής γονιμοποίησης

Ο στόχος της πλειονότητας των ερευνών τόσο σε ανθρώπους όσο και σε ζώα ήταν να αυξηθεί το ποσοστό επιτυχίας της ART. Ωστόσο, για δέκα χρόνια, το ποσοστό παρέμεινε σχεδόν αμετάβλητο στο 30%. Η τεχνητή νοημοσύνη, μια από τις μεγαλύτερες ανακαλύψεις που έγιναν από τον άνθρωπο τον εικοστό πρώτο αιώνα, μπορεί να αυξήσει το ποσοστό επιτυχίας της εξωσωματικής γονιμοποίησης. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στην ιατρική μιμείται την ανθρώπινη νοημοσύνη σε μια ποικιλία εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της διαχείρισης ιατρικών αρχείων και άλλων δεδομένων, της εκτέλεσης επαναλαμβανόμενων εργασιών, της δημιουργίας θεραπειών, της προσφοράς εικονικής νοσηλείας, της χορήγησης φαρμάκων, της δημιουργίας φαρμάκων, της εφαρμογής ιατρικής ακριβείας και της παρακολούθησης και ανάλυσης υγεία του ασθενούς. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει τη δυνατότητα να ξεπεράσει τους γιατρούς και να τους βοηθήσει στην πρόγνωση και τη διάγνωση της νόσου πιο γρήγορα, με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα.

AI: Συνδέοντας Τεχνολογία και Αναπαραγωγική Ιατρική

Η αναπαραγωγική ιατρική συνδυάζει τους τομείς της κλινικής ιατρικής και της εργαστηριακής εμβρυολογίας, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμεύει ως διεπαφή μεταξύ ανθρώπων και υπολογιστών. Μέσω των αλγορίθμων υπολογιστών, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης έχει τη δυνατότητα να φέρει σε απόσταση γιατρούς και ασθενείς. Το Repro-AI είναι μια διεπιστημονική τεχνολογία που προάγει τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στη διάγνωση και τη θεραπεία της υπογονιμότητας συνδυάζοντας τους τομείς των μαθηματικών επιστημών και της αναπαραγωγικής ιατρικής.

Χρειάστηκε αρκετός χρόνος για να γίνουν αντιληπτά τα πλεονεκτήματα των νέων τεχνολογιών και να εφαρμοστούν στην καθημερινή ζωή των ανθρώπων σε πολλά ερευνητικά πεδία, ιδιαίτερα στον τομέα της φυσικής. Ωστόσο, το Repro-AI αποφέρει σημαντικά οφέλη πιο γρήγορα. Η αποτελεσματικότητα του Repro-AI εξαρτάται από τη συνεχιζόμενη ανάπτυξη και εφαρμογή ισχυρών τεχνολογιών όπως η καλλιέργεια ενός βήματος, η αυτοματοποιημένη απεικόνιση χρονικής καθυστέρησης, τα ενσωματωμένα ψηφιακά και εργαστηριακά δεδομένα υγείας και η παρακολούθηση του περιβαλλοντικού συστήματος. Μερικές από αυτές τις τεχνολογίες, όπως οι κύκλοι εξωσωματικής γονιμοποίησης “εργαστήριο σε τσιπ” (IVF, ICSI, βιοψία και κατάψυξη εμβρύου σε λεπτό θάλαμο) και “do-it-yourself” (DIY) κύκλοι εξωσωματικής γονιμοποίησης, ελπίζουμε να είναι σύντομα διαθέσιμες.

Εφαρμογή AI σε κλινικές εξωσωματικής γονιμοποίησης

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) εξαπλώνεται τόσο γρήγορα στις επιστήμες της αναπαραγωγής που χρησιμοποιείται πλέον για ένα ευρύ φάσμα διαδικασιών κλινικής εξωσωματικής γονιμοποίησης, από τον προσδιορισμό της γονιμότητας ενός ζευγαριού έως τον προσδιορισμό του ποσοστού επιτυχίας των κύκλων εξωσωματικής γονιμοποίησης. Για τη σωστή ταξινόμηση και επιλογή των καλύτερων εμβρύων, έχει αναπτυχθεί επεξεργασία εικόνας υψηλής ανάλυσης για την ερμηνεία και την ανάλυση της ποιότητας των εμβρύων. Έτσι, για έναν συγχρονισμένο διάλογο μεταξύ μήτρας και εμβρύου, το ποσοστό της δυνατότητας εμφύτευσης, της συνεχιζόμενης εγκυμοσύνης και της ενδομήτριας δεκτικότητας θα ήταν υψηλότερα.

Αυτοματισμός και αποτελεσματικότητα με AI

Η διαχείριση τεράστιου όγκου δεδομένων θεραπείας, δοκιμών, εξοπλισμού και αναλωσίμων που χρησιμοποιούνται σε διάφορα τμήματα, όπως κλινικές, εργαστήρια, χειρουργικές αίθουσες, αίθουσες συμβουλευτικών υπηρεσιών κ.λπ., είναι μία από τις πολλές προκλήσεις που πρέπει να ξεπεράσει μια κλινική εξωσωματικής γονιμοποίησης. Όταν πρόκειται για την έξυπνη διαχείριση όλων των απαραίτητων πληροφοριών χωρίς την ανάγκη χαρτιού, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) είναι πολύ πιο αποτελεσματικές από την ανθρώπινη εργασία.

Ένα από τα πιο σημαντικά πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης είναι η αυτοματοποίηση, η οποία αυξάνει την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα. Η τεχνητή νοημοσύνη στο εμβρυολογικό εργαστήριο μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της ασφάλειας των ασθενών, του προσωπικού, των γαμετών και των εμβρύων. Επιπλέον, θαμπές, επίπονες, χειρωνακτικές και χρονοβόρες διαδικασίες όπως η ταξινόμηση εμβρύων, η ανάλυση σπέρματος, η κρυοσυντήρηση εμβρύων και ωαρίων, ο ποιοτικός έλεγχος και η διασφάλιση ποιότητας μπορούν να αυτοματοποιηθούν και να εξαλειφθούν για την τυποποίηση της θεραπείας της υπογονιμότητας. Η βέλτιστη χρήση των μέσων καλλιέργειας, των χημικών ουσιών και των πλαστικών μπορεί να επιτευχθεί σε συστήματα καλλιέργειας εμβρύων με τη βοήθεια ρομπότ που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη και μικρορευστικών συστημάτων.

Άνθρωποι και ΑΙ στην Εμβρυολογία

Η επίπονη και χρονοβόρα εργασία του εμβρυολογικού εργαστηρίου απαιτεί πολύ χρόνο από έναν εμβρυολόγο στις μέρες μας, εμποδίζοντάς τον να επικεντρωθεί σε πιο κρίσιμα καθήκοντα όπως η βιοψία εμβρύου και η ενδοκυτταροπλασματική έγχυση σπέρματος (ICSI), καθώς και η εκπαίδευση νέων και κατώτερων μελών του προσωπικού . Δυστυχώς, υπάρχει παγκόσμια έλλειψη καταρτισμένων και έμπειρων εμβρυολόγων και η απόκτηση της απαραίτητης εκπαίδευσης υπό την καθοδήγηση έμπειρων ανώτερων εμβρυολόγων ή εποπτών εργαστηρίου απαιτεί σημαντικό χρόνο και προσπάθεια.

Πώς διαμορφώνεται το μέλλον και ηθικοί προβληματισμοί

Παρόλο που ο κλάδος της εξωσωματικής γονιμοποίησης έχει προχωρήσει σημαντικά τα τελευταία 40 χρόνια, ο τομέας της θεραπείας υπογονιμότητας θα γνωρίσει τεράστια ανάπτυξη εάν καινοτόμοι και χρήστες τεχνολογιών Repro-AI, ακαδημαϊκά ιδρύματα, κυβερνητικές υπηρεσίες και επαγγελματικές ενώσεις υιοθετήσουν μια κοινή προσέγγιση. Οι ασθενείς που είναι υπογόνιμοι θα επωφεληθούν τελικά γρήγορα και με ασφάλεια από το Repro-AI. Αν και η τεχνητή νοημοσύνη (AI) χρησιμοποιείται ήδη εκτενώς στον τομέα της εμβρυολογίας, η εφαρμογή της σε άλλους τομείς της αναπαραγωγικής ιατρικής αναμένεται να αυξηθεί στο εγγύς μέλλον. Η αποτελεσματικότητα και η ταχύτητα διάγνωσης και θεραπείας όλων των αναπαραγωγικών διαταραχών σίγουρα θα αυξηθεί με την ευρεία χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ακριβή αξιολόγηση των χαρακτηριστικών των υπογόνιμων ζευγαριών, όπως η ηλικία, η ενδοκρινική κατάσταση, η εφεδρεία των ωοθηκών, η κατάσταση της σπερματογένεσης και οι παραμέτρους του σπέρματος. Ο κορυφαίος φυσικός Stephen Hawking είναι ένας από τους πολέμιους και τους επικριτές της τεχνητής νοημοσύνης (AI), παρά τις εκτενείς αναφορές για το πολλά υποσχόμενο και διευρυνόμενο μέλλον της AI σε όλους τους τομείς της ανθρώπινης ζωής. Ο Χόκινγκ προειδοποίησε ότι “Η ανάπτυξη της πλήρους τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να σημάνει το τέλος της ανθρώπινης φυλής… Θα απογειωνόταν από μόνη της και θα συνέχιζε να επανασχεδιάζεται με επιταχυνόμενο ρυθμό. Λόγω της αργής βιολογικής τους εξέλιξης, οι άνθρωποι θα εξαφανίζονταν τελικά επειδή δεν μπορούσε να ανταγωνιστεί».

Συμπερασματικές Σκέψεις

Συμπερασματικά, υπάρχει μεγάλη ελπίδα ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να αλλάξει και να βελτιώσει όλες τις πτυχές της ανθρώπινης ζωής, συμπεριλαμβανομένης της ιατρικής και, ειδικότερα, των θεμάτων που σχετίζονται με τη στειρότητα. Αυτό συμβαίνει παρά τα οφέλη και τις επικρίσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Η τρέχουσα δυσκολία με το AI είναι ότι χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές και αλγόριθμους σε διάφορες πλατφόρμες. Ως αποτέλεσμα, ο πληθυσμός ή η κλινική για την οποία προορίζεται η πλατφόρμα είναι επί του παρόντος η μόνη για την οποία ισχύουν γενικά οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης. Με άλλα λόγια, οι ελάχιστες απαιτήσεις για την υλοποίησή της δεν έχουν ακόμη καθοριστεί προκειμένου να εφαρμοστεί η τεχνολογία για ολόκληρη την κοινότητα. Ως αποτέλεσμα, παρόλο που η τεχνητή νοημοσύνη παράγει αποτελέσματα που είναι ικανοποιητικά αυτή τη στιγμή, εξακολουθεί να είναι απαραίτητο να είμαστε προσεκτικοί κατά τη χρήση της τεχνολογίας και να περιμένουμε περαιτέρω εξελίξεις. Ίσως αργότερα, η τεχνολογία θα μας δείξει ότι η τεχνητή νοημοσύνη ήταν απλώς μια άλλη πρόοδος που αναπτύχθηκε από τεχνολόγους και ίσως θα ήταν σοφότερο για τους ανθρώπους να εργαστούν σκληρά για να γίνουν πιο ευφυείς αντί να βασίζονται αποκλειστικά στην τεχνητή νοημοσύνη.