Η μάρκα ευεξίας αναπαραγωγικής και γονιμότητας, OVUM, υπογραμμίζει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης (AI) να φέρει επανάσταση στον τομέα της εξωσωματικής γονιμοποίησης (IVF).
Με τα ποσοστά επιτυχίας στα αποτελέσματα της εξωσωματικής γονιμοποίησης να παραμένουν χαμηλά και η καινοτομία να προχωρά αργά, η OVUM τονίζει ότι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης αποτελεί ευκαιρία για καλύτερη ποιότητα θεραπείας και βελτιωμένα ποσοστά επιτυχίας εξωσωματικής γονιμοποίησης.
Σύμφωνα με πρόσφατες στατιστικές από την Αρχή Ανθρώπινης Γονιμοποίησης και Εμβρυολογίας (HFEA), το ποσοστό ζώντων γεννήσεων ανά έμβρυο που μεταφέρεται είναι επί του παρόντος στο 25% και 19% για ασθενείς ηλικίας 35-37 και 38-39 ετών, αντίστοιχα. Αυτά τα στοιχεία υπογραμμίζουν την ανάγκη για προόδους στην επιστήμη της εξωσωματικής γονιμοποίησης και η ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στις κλινικές της εξωσωματικής γονιμοποίησης έχει καθυστερήσει πολύ. Σε παγκόσμιο επίπεδο, τα τρέχοντα ποσοστά επιτυχίας της εξωσωματικής γονιμοποίησης κυμαίνονται γύρω στο 30%, προκαλώντας αύξηση των ερευνητικών προσπαθειών για τη βελτίωση αυτών των αποτελεσμάτων. Κατά συνέπεια, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση αναδεικνύονται ως πιθανές λύσεις στην κλινική εξωσωματικής γονιμοποίησης.
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε κλινικές εξωσωματικής γονιμοποίησης υπόσχεται πολλά για την αντιμετώπιση των προκλήσεων που αντιμετωπίζουν τα ζευγάρια που παλεύουν με τη στειρότητα. Η εξωσωματική γονιμοποίηση περιλαμβάνει την ανάκτηση ενός ωαρίου από την ωοθήκη της γυναίκας, τη γονιμοποίηση σε εργαστήριο και την επακόλουθη μεταφορά του εμβρύου που προκύπτει στη μήτρα της γυναίκας. Ωστόσο, η έλλειψη σταθερών ποσοστών επιτυχίας και οι διαφορές μεταξύ των κλινικών υπογραμμίζουν την ανάγκη για βελτιωμένες τεχνικές. Το OVUM θέτει το ερώτημα: Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να βοηθήσει στη μείωση αυτών των μεταβλητών και στην αύξηση των ποσοστών επιτυχίας της εξωσωματικής γονιμοποίησης;
Η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε μαθηματικούς αλγόριθμους που αυτοματοποιούν αποφάσεις ή αναλύσεις που εκτελούνται από κλινικούς ιατρούς ή εμβρυολόγους. Η ικανότητα των αλγορίθμων να επεξεργάζονται και να κατηγοριοποιούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων παρουσιάζει σημαντικές ευκαιρίες για τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην εξωσωματική γονιμοποίηση. Αξιοποιώντας δεδομένα από προηγούμενους κύκλους εξωσωματικής γονιμοποίησης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προτείνει εξατομικευμένα πρωτόκολλα εξωσωματικής γονιμοποίησης και να βοηθήσει στην επιλογή του πιο βιώσιμου εμβρύου για μεταφορά, δύο κρίσιμες πτυχές της θεραπείας εξωσωματικής γονιμοποίησης.
Το OVUM υπογραμμίζει ότι η ανθρώπινη υποκειμενικότητα, που είναι εγγενής στη διαδικασία λήψης αποφάσεων, συμβάλλει στις διαφορές μεταξύ των κλινικών. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εξαλείψει την υποκειμενικότητα της ανθρώπινης αξιολόγησης και να κατατάξει αντικειμενικά τα έμβρυα ή να καθορίσει πρωτόκολλα ασθενών με βάση γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα.
Η επιλογή εμβρύου είναι ένας τομέας όπου η τεχνητή νοημοσύνη έχει λάβει μεγάλη προσοχή και είναι πιθανό να είναι η πρώτη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε κλινικές εξωσωματικής γονιμοποίησης. Επί του παρόντος, οι εμβρυολόγοι επιλέγουν χειροκίνητα το πιο βιώσιμο έμβρυο για μεταφορά με βάση οπτικές παρατηρήσεις και αποτελέσματα χρωμοσωμικών δοκιμών. Ωστόσο, αυτή η χρονοβόρα διαδικασία είναι επιρρεπής σε μεροληψία και σφάλματα λόγω διαφοροποιήσεων στην εκπαίδευση, τις κλινικές πρακτικές και τις μεθοδολογίες βαθμολόγησης. Οι ειδικοί γονιμότητας στο OVUM μοιράζονται ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ξεπεράσουν αυτούς τους περιορισμούς αξιοποιώντας την αναγνώριση προτύπων και τα σύνολα δεδομένων αναφοράς, επιτρέποντάς τους να προτείνουν τα έμβρυα που είναι πιο πιθανό να οδηγήσουν σε επιτυχημένες εγκυμοσύνες.
Η πιθανή επίδραση της τεχνητής νοημοσύνης στην εξωσωματική γονιμοποίηση επεκτείνεται και στα πρωτόκολλα θεραπείας. Επί του παρόντος, τα πρωτόκολλα μπορεί να είναι εξαιρετικά μεταβλητά και μια προσέγγιση δοκιμής και σφάλματος είναι συχνά απαραίτητη για να βρεθεί ένα βέλτιστο, εξατομικευμένο πρωτόκολλο για κάθε ασθενή. Αυτή η διαδικασία μπορεί να είναι συναισθηματικά και οικονομικά επιβαρυντική για ζευγάρια που υποβάλλονται σε πολλαπλούς κύκλους εξωσωματικής γονιμοποίησης. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς στη διαμόρφωση βέλτιστων, εξατομικευμένων σχεδίων θεραπείας γονιμότητας με βάση τα χαρακτηριστικά των ασθενών, αξιοποιώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων που διαφορετικά δεν θα ήταν διαθέσιμα στους κλινικούς γιατρούς.
Η ιδρύτρια του OVUM, Jenny Wordsworth, ως δικηγόρος και μέλος της British Fertility Society, σχολιάζει παράγοντες που πρέπει να ληφθούν υπόψη πριν εφαρμοστεί η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της γονιμότητας: «Πρέπει να αναγνωρίσουμε ότι βασιζόμενοι αποκλειστικά σε υψηλής ποιότητας τυχαιοποιημένες ελεγχόμενες δοκιμές ( RCT) για την επικύρωση της αποτελεσματικότητας της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εξωσωματικής γονιμοποίησης μπορεί να εμποδίσει την πρόοδο. Μέχρι τη στιγμή που δημοσιεύεται ένα RCT, ο αλγόριθμος AI είναι ήδη ξεπερασμένος. Θα πρέπει να διερευνήσουμε εναλλακτικές μεθόδους επικύρωσης για αυτή τη νέα τεχνολογία, λαμβάνοντας υπόψη τα μοναδικά χαρακτηριστικά της ως εργαλείο υποστήριξης κλινικών αποφάσεων.
«Οι ρυθμιστικοί φορείς, όπως το HFEA, διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στην αξιολόγηση νέων θεραπειών όπως τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για την επιλογή εμβρύων. Ενώ τα RCT είναι σημαντικά, η πρόσφατα προτεινόμενη (αλλά δεν έχει εγκριθεί ακόμη) προσέγγιση sandbox από το HFEA θα μπορούσε να επιτρέψει την ταχύτερη καινοτομία, επιτρέποντας την έγκριση της τεχνητής νοημοσύνης για μια συγκεκριμένη περίοδο, ακολουθούμενη από αξιολόγηση αποδεικτικών στοιχείων σε πραγματικό κόσμο.
«Ο ρόλος των εμβρυολόγων εξελίσσεται και ορισμένα καθήκοντα, όπως η μέτρηση των ωοθυλακίων ή η μέτρηση των κυττάρων σε έμβρυα, μπορούν να ανατεθούν αποτελεσματικά στην τεχνητή νοημοσύνη. Ωστόσο, οι επαγγελματίες υγείας πρέπει να κατανοήσουν την τεχνητή νοημοσύνη πριν την ενστερνιστούν σε κλινικά περιβάλλοντα. Η εκπαίδευση και ο χρόνος θα βοηθήσουν στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης και θα αποδείξουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τις πρακτικές τους χωρίς να αντικαθιστά την τεχνογνωσία τους.
«Η διαφάνεια αποτελεί βασικό μέλημα της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς λειτουργεί συχνά ως «μαύρο κουτί» χωρίς να αποκαλύπτει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Για να δημιουργήσουμε εμπιστοσύνη, πρέπει να επιλέξουμε πιο διαφανή και ερμηνεύσιμα μοντέλα που επιτρέπουν στους επαγγελματίες να ελέγχουν και να κατανοούν τη λειτουργία του AI.
«Η ασφάλεια και η αυστηρή αναφορά είναι απαραίτητες για να εμπιστεύονται οι κλινικοί γιατροί και οι ασθενείς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Οι ανοιχτές συζητήσεις σχετικά με τους πιθανούς κινδύνους και τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική, συμπεριλαμβανομένης της εξωσωματικής γονιμοποίησης, είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη ενός ισχυρού ρυθμιστικού πλαισίου.
«Η διαθεσιμότητα των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την κύρια χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις κλινικές. Η κοινή χρήση δεδομένων με δίκαιο και ιατρικά εμπιστευτικό τρόπο, μαζί με την ανάπτυξη μεθόδων για τον εξορθολογισμό της επεξεργασίας δεδομένων, θα ενισχύσει την αποτελεσματικότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Με περισσότερες από τρία εκατομμύρια γυναίκες να υποβάλλονται σε εξωσωματική γονιμοποίηση παγκοσμίως κάθε χρόνο, όσο περισσότερα δεδομένα έχουμε, τόσο καλύτερη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει σε βελτιωμένα αποτελέσματα».
Πηγή : news-medical.net