Недавно ученые объединили методы обработки изображений компьютерного зрения и методы глубокого обучения, чтобы создать неинвазивную AI-модель Life Whisperer для надежного прогнозирования жизнеспособности эмбриона, измеряемую клиническим исходом беременности, с использованием одиночных статических изображений бластоцист 5-го дня, полученных с помощью стандартного оптического света. микроскопические системы.

Критский центр лечения бесплодия объединил 30-летний опыт доктора Маттаиоса Фрайдакиса и искусственный интеллект, чтобы еще лучше помогать пациентам с ЭКО и установить показатели успеха ЭКО на еще более высокие стандарты.

Что известно уже

Выбор эмбриона после ЭКО является решающим фактором, определяющим успех последующей беременности. Традиционная морфокинетическая оценка, проводимая обученными эмбриологами, может быть субъективной и изменчивой, а другие дополнительные методы, такие как покадровая визуализация, требуют дорогостоящего оборудования и не продемонстрировали достоверно прогностической способности в отношении конечной точки клинической беременности. Методы искусственного интеллекта исследуются как многообещающее средство улучшения отбора эмбрионов и прогнозирования результатов имплантации и беременности.

Дизайн исследования, размер, продолжительность

Эти исследования включали анализ ретроспективно собранных данных, включая стандартные изображения оптического светового микроскопа и клинические результаты 8886 эмбрионов из 11 различных клиник ЭКО в трех разных странах в период с 2011 по 2018 год.

Участники/материалы, обстановка, методы

Модель на основе искусственного интеллекта была обучена с использованием статических двумерных изображений оптического светового микроскопа с известным клиническим исходом беременности, измеренным по сердцебиению плода, чтобы обеспечить оценку достоверности прогноза беременности. Точность прогнозирования определялась путем оценки чувствительности, специфичности и общей взвешенной точности и визуализировалась с помощью гистограмм распределений прогнозов. Сравнение с точностью прогнозов эмбриологов проводилось с использованием подхода бинарной классификации и 5-диапазонного рангового сравнения.

Основные результаты и роль случая

Модель Life Whisperer AI показала чувствительность 70,1% для жизнеспособных эмбрионов при сохранении специфичности 60,5% для нежизнеспособных эмбрионов в трех независимых наборах слепых тестов из разных клиник. Взвешенная общая точность в каждом наборе слепых тестов составила >63%, при этом совокупная точность составила 64,3% как для жизнеспособных, так и для нежизнеспособных эмбрионов, что продемонстрировало надежность модели и ее обобщаемость, превосходящую результат, ожидаемый от случайности. Распределение прогнозов показало четкое разделение правильно и неправильно классифицированных эмбрионов. Бинарное сравнение классификации жизнеспособных/нежизнеспособных эмбрионов продемонстрировало улучшение на 24,7% по сравнению с точностью эмбриологов (P = 0,047, n = 2, критерий Стьюдента), а 5-полосное ранжирование продемонстрировало улучшение на 42,0% по сравнению с эмбриологами (P = 0,028, n = 2, критерий Стьюдента).

Ограничения, причины для осторожности

Разработанная здесь модель искусственного интеллекта ограничена анализом эмбрионов 5-го дня; поэтому необходима дальнейшая оценка или модификация модели для включения информации из разных моментов времени. Описанной конечной точкой является клиническая беременность, измеряемая по сердцебиению плода, и это не указывает на вероятность живорождения. Текущее исследование было проведено с использованием ретроспективно собранных данных, и, следовательно, будет важно собрать данные проспективно для оценки реального использования модели ИИ.

Более широкие последствия выводов

Эти исследования продемонстрировали улучшенную прогностическую способность оценки жизнеспособности эмбрионов по сравнению с традиционными эмбриологическими методами морфокинетической оценки. Превосходная точность модели Life Whisperer AI может привести к повышению показателей успешной беременности при ЭКО при использовании в клинических условиях. Это также потенциально может помочь в стандартизации методов отбора эмбрионов в различных клинических условиях, устраняя при этом необходимость в сложном оборудовании для покадровой визуализации. Наконец, облачное программное приложение, используемое для применения модели искусственного интеллекта Life Whisperer в клинической практике, делает ее широко применимой и глобально масштабируемой для клиник ЭКО по всему миру.

Источник: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov