{"id":15835,"date":"2023-12-04T12:03:01","date_gmt":"2023-12-04T12:03:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/?p=15835"},"modified":"2023-12-06T09:03:28","modified_gmt":"2023-12-06T09:03:28","slug":"wie-ki-die-vorhersage-der-lebensfaehigkeit-von-embryonen-unterstuetzt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/de\/nachrichten\/wie-ki-die-vorhersage-der-lebensfaehigkeit-von-embryonen-unterstuetzt\/","title":{"rendered":"Wie KI die Vorhersage der Lebensf\u00e4higkeit von Embryonen unterst\u00fctzt"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1216.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:1.92%;--awb-margin-bottom-large:5px;--awb-spacing-left-large:1.92%;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:1.92%;--awb-spacing-left-medium:1.92%;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:1.92%;--awb-spacing-left-small:1.92%;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\" style=\"--awb-content-alignment:justify;\" id=\"textblock\"><p>Wissenschaftler haben k\u00fcrzlich Bildverarbeitungsmethoden f\u00fcr Computer-Vision und Deep-Learning-Techniken kombiniert, um das nicht-invasive Life Whisperer AI-Modell f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Vorhersage der Lebensf\u00e4higkeit des Embryos, gemessen am klinischen Schwangerschaftsergebnis, zu erstellen, indem sie einzelne statische Bilder von Blastozysten vom 5. Tag verwenden, die mit normalem optischen Licht aufgenommen wurden Mikroskopsysteme.<\/p>\n<p><strong>Das Crete Fertility Center vereinte Dr. Matthaios Fraidakis 30 Jahre Erfahrung und <a href=\"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/de\/nachrichten\/einsatz-von-ki-fuer-bessere-ergebnisse-bei-der-auswahl-von-ivf-embryonen\/\">KI, um IVF-Patienten<\/a> noch besser zu unterst\u00fctzen und die IVF-Erfolgsraten auf noch h\u00f6here Standards zu setzen.<\/strong><\/p>\n<h2>Was ist bereits bekannt<\/h2>\n<p>Die Auswahl der Embryonen nach einer IVF ist ein entscheidender Faktor f\u00fcr den Erfolg einer anschlie\u00dfenden Schwangerschaft. Die traditionelle morphokinetische Einstufung durch geschulte Embryologen kann subjektiv und variabel sein, und andere erg\u00e4nzende Techniken, wie z. B. Zeitraffer-Bildgebung, erfordern kostspielige Ausr\u00fcstung und haben keine zuverl\u00e4ssige Vorhersagef\u00e4higkeit f\u00fcr den Endpunkt einer klinischen Schwangerschaft nachgewiesen. KI-Methoden werden als vielversprechendes Mittel zur Verbesserung der Embryonenselektion und zur Vorhersage von Implantations- und Schwangerschaftsergebnissen untersucht.<\/p>\n<h2>Studiendesign, Gr\u00f6\u00dfe, Dauer<\/h2>\n<p>Diese Studien umfassten die Analyse retrospektiv gesammelter Daten, einschlie\u00dflich standardm\u00e4\u00dfiger optischer Lichtmikroskopbilder und klinischer Ergebnisse von 8886 Embryonen aus 11 verschiedenen IVF-Kliniken in drei verschiedenen L\u00e4ndern zwischen 2011 und 2018.<\/p>\n<h2>Teilnehmer\/Materialien, Setting, Methoden<\/h2>\n<p>Das KI-basierte Modell wurde mithilfe statischer zweidimensionaler optischer Lichtmikroskopbilder mit bekanntem klinischen Schwangerschaftsausgang, gemessen am fetalen Herzschlag, trainiert, um einen Konfidenzwert f\u00fcr die Vorhersage einer Schwangerschaft zu erhalten. Die Vorhersagegenauigkeit wurde durch die Bewertung von Sensitivit\u00e4t, Spezifit\u00e4t und gewichteter Gesamtgenauigkeit bestimmt und mithilfe von Histogrammen der Vorhersageverteilungen visualisiert. Der Vergleich mit der Vorhersagegenauigkeit von Embryologen wurde mithilfe eines bin\u00e4ren Klassifizierungsansatzes und eines 5-Band-Ranking-Vergleichs durchgef\u00fchrt.<\/p>\n<h2>Hauptergebnisse und die Rolle des Zufalls<\/h2>\n<p>Das Life Whisperer AI-Modell zeigte in drei unabh\u00e4ngigen Blindtestreihen aus verschiedenen Kliniken eine Sensitivit\u00e4t von 70,1 % f\u00fcr lebensf\u00e4hige Embryonen und behielt gleichzeitig eine Spezifit\u00e4t von 60,5 % f\u00fcr nicht lebensf\u00e4hige Embryonen bei. Die gewichtete Gesamtgenauigkeit in jedem Blindtestsatz betrug &gt;63 %, mit einer kombinierten Genauigkeit von 64,3 % f\u00fcr lebensf\u00e4hige und nicht lebensf\u00e4hige Embryonen, was die Robustheit und Generalisierbarkeit des Modells \u00fcber das vom Zufall erwartete Ergebnis hinaus demonstriert. Die Vorhersageverteilungen zeigten eine klare Trennung zwischen korrekt und falsch klassifizierten Embryonen. Der bin\u00e4re Vergleich der Klassifizierung lebensf\u00e4higer\/nicht lebensf\u00e4higer Embryonen zeigte eine Verbesserung von 24,7 % gegen\u00fcber der Genauigkeit der Embryologen (P = 0,047, n = 2, Student-t-Test), und der 5-Band-Ranking-Vergleich zeigte eine Verbesserung von 42,0 % gegen\u00fcber der Genauigkeit der Embryologen (P = 0,028, n = 2, Student-t-Test).<\/p>\n<h2>Einschr\u00e4nkungen, Gr\u00fcnde zur Vorsicht<\/h2>\n<p>Das hier entwickelte KI-Modell beschr\u00e4nkt sich auf die Analyse von Embryonen am 5. Tag. Daher ist eine weitere Bewertung oder Modifikation des Modells erforderlich, um Informationen aus verschiedenen Zeitpunkten einzubeziehen. Der beschriebene Endpunkt ist die klinische Schwangerschaft, gemessen am Herzschlag des F\u00f6tus, und dies gibt keinen Hinweis auf die Wahrscheinlichkeit einer Lebendgeburt. Die aktuelle Untersuchung wurde mit retrospektiv gesammelten Daten durchgef\u00fchrt, und daher wird es wichtig sein, Daten prospektiv zu sammeln, um den realen Einsatz des KI-Modells zu bewerten.<\/p>\n<h2>Weitere Implikationen der Ergebnisse<\/h2>\n<p>Diese Studien zeigten eine verbesserte Vorhersagef\u00e4higkeit zur Bewertung der Lebensf\u00e4higkeit von Embryonen im Vergleich zu den traditionellen morphokinetischen Bewertungsmethoden von Embryologen. Die \u00fcberlegene Genauigkeit des Life Whisperer AI-Modells k\u00f6nnte bei der Verwendung im klinischen Umfeld zu verbesserten Schwangerschaftserfolgsraten bei IVF f\u00fchren. Es k\u00f6nnte m\u00f6glicherweise auch zur Standardisierung von Embryonenauswahlmethoden in mehreren klinischen Umgebungen beitragen und gleichzeitig die Notwendigkeit komplexer Zeitraffer-Bildgebungsger\u00e4te eliminieren. Schlie\u00dflich macht die cloudbasierte Softwareanwendung, die zur Anwendung des Life Whisperer AI-Modells in der klinischen Praxis verwendet wird, es f\u00fcr IVF-Kliniken weltweit breit anwendbar und global skalierbar.<\/p>\n<p>Quelle: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":15768,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[114],"tags":[120,214],"class_list":["post-15835","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nachrichten","tag-crete-fertility-centre-de","tag-ivf-de"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Wie KI die Vorhersage der Lebensf\u00e4higkeit von Embryonen unterst\u00fctzt - Crete Fertility Centre<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wir haben Computer-Vision-Bildverarbeitungsmethoden und Deep-Learning-Techniken kombiniert, um das nicht-invasive Life Whisperer AI-Modell f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Vorhersage der Lebensf\u00e4higkeit des Embryos, gemessen am klinischen Schwangerschaftsergebnis, zu erstellen, indem wir einzelne statische Bilder von Blastozysten des 5. 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