{"id":15838,"date":"2023-12-04T12:06:02","date_gmt":"2023-12-04T12:06:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/?p=15838"},"modified":"2023-12-06T10:01:55","modified_gmt":"2023-12-06T10:01:55","slug":"come-lintelligenza-artificiale-aiuta-la-previsione-della-vitalita-dellembrione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/it\/notizie\/come-lintelligenza-artificiale-aiuta-la-previsione-della-vitalita-dellembrione\/","title":{"rendered":"Come l’intelligenza artificiale aiuta la previsione della vitalit\u00e0 dell’embrione"},"content":{"rendered":"

Gli scienziati hanno recentemente combinato metodi di elaborazione delle immagini di visione artificiale e tecniche di deep learning per creare il modello AI non invasivo Life Whisperer per una previsione affidabile della vitalit\u00e0 dell’embrione, misurata dall’esito clinico della gravidanza, utilizzando singole immagini statiche delle blastocisti del giorno 5 ottenute dalla luce ottica standard sistemi microscopici.<\/p>\n

Il Centro di fertilit\u00e0 di Creta ha unito i 30 anni di esperienza del Dr. Matthaios Fraidakis e l\u2019intelligenza artificiale per aiutare ancora di pi\u00f9 i pazienti nel processo di fecondazione in vitro<\/a> e per fissare le percentuali di successo di questo processo a standard ancora pi\u00f9 elevati.<\/strong><\/p>\n

Ci\u00f2 che \u00e8 gi\u00e0 noto<\/h2>\n

La selezione degli embrioni dopo la fecondazione in vitro \u00e8 un fattore critico nel determinare il successo della gravidanza successiva. La classificazione morfocinetica tradizionale da parte di embriologi esperti pu\u00f2 essere soggettiva e variabile, e altre tecniche complementari, come l’imaging time-lapse, richiedono attrezzature costose e non hanno dimostrato in modo affidabile capacit\u00e0 predittiva per l’endpoint della gravidanza clinica. I metodi di intelligenza artificiale vengono studiati come mezzi promettenti per migliorare la selezione degli embrioni e prevedere gli esiti dell\u2019impianto e della gravidanza.<\/p>\n

Disegno dello studio, dimensione, durata<\/h2>\n

Questi studi hanno comportato l\u2019analisi di dati raccolti retrospettivamente, comprese immagini standard al microscopio ottico ottico e risultati clinici di 8886 embrioni provenienti da 11 diverse cliniche di fecondazione in vitro, in tre diversi paesi, tra il 2011 e il 2018.<\/p>\n

Partecipanti\/materiali, ambientazione, metodi<\/h2>\n

Il modello basato sull’intelligenza artificiale \u00e8 stato addestrato utilizzando immagini statiche di microscopio ottico bidimensionale con esito clinico noto della gravidanza misurato dal battito cardiaco fetale per fornire un punteggio di confidenza per la previsione della gravidanza. L’accuratezza predittiva \u00e8 stata determinata valutando la sensibilit\u00e0, la specificit\u00e0 e l’accuratezza ponderata complessiva ed \u00e8 stata visualizzata utilizzando gli istogrammi delle distribuzioni delle previsioni. Il confronto con l’accuratezza predittiva degli embriologi \u00e8 stato eseguito utilizzando un approccio di classificazione binaria e un confronto di classificazione a 5 bande.<\/p>\n

Principali risultati e ruolo del caso<\/h2>\n

Il modello AI Life Whisperer ha mostrato una sensibilit\u00e0 del 70,1% per gli embrioni vitali mantenendo una specificit\u00e0 del 60,5% per gli embrioni non vitali in tre serie di test in cieco indipendenti provenienti da diverse cliniche. L’accuratezza complessiva ponderata in ciascun set di test in cieco \u00e8 stata >63%, con un’accuratezza combinata del 64,3% sia su embrioni vitali che non vitali, dimostrando robustezza e generalizzabilit\u00e0 del modello oltre il risultato atteso dal caso. Le distribuzioni delle previsioni hanno mostrato una chiara separazione tra embrioni classificati correttamente e erroneamente. Il confronto binario della classificazione degli embrioni vitali\/non vitali ha dimostrato un miglioramento del 24,7% rispetto all’accuratezza degli embriologi (P = 0,047, n = 2, test t di Student), e il confronto della classificazione a 5 bande ha dimostrato un miglioramento del 42,0% rispetto agli embriologi (P = 0,028, n = 2, test t di Student).<\/p>\n

Limitazioni, motivi di cautela<\/h2>\n

Il modello di intelligenza artificiale qui sviluppato \u00e8 limitato all’analisi degli embrioni del giorno 5; pertanto, \u00e8 necessaria un’ulteriore valutazione o modifica del modello per incorporare informazioni provenienti da diversi punti temporali. L’endpoint descritto \u00e8 la gravidanza clinica misurata dal battito cardiaco fetale e questo non indica la probabilit\u00e0 di parto vivo. L\u2019attuale indagine \u00e8 stata condotta con dati raccolti retrospettivamente e quindi sar\u00e0 importante raccogliere dati in modo prospettico per valutare l\u2019uso nel mondo reale del modello AI.<\/p>\n

Implicazioni pi\u00f9 ampie dei risultati<\/h2>\n

Questi studi hanno dimostrato una migliore capacit\u00e0 predittiva per la valutazione della vitalit\u00e0 embrionale rispetto ai tradizionali metodi di classificazione morfocinetica degli embriologi. La precisione superiore del modello AI Life Whisperer potrebbe portare a migliori tassi di successo della gravidanza nella fecondazione in vitro se utilizzato in un contesto clinico. Potrebbe anche potenzialmente contribuire alla standardizzazione dei metodi di selezione degli embrioni in pi\u00f9 ambienti clinici, eliminando al contempo la necessit\u00e0 di complesse apparecchiature di imaging time-lapse. Infine, l\u2019applicazione software basata su cloud utilizzata per applicare il modello AI Life Whisperer nella pratica clinica lo rende ampiamente applicabile e scalabile a livello globale per le cliniche di fecondazione in vitro di tutto il mondo.<\/p>\n

Fonte: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov<\/i><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":15770,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[115],"tags":[121],"class_list":["post-15838","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-notizie","tag-crete-fertility-centre-it"],"yoast_head":"\nCome l'intelligenza artificiale aiuta la previsione della vitalit\u00e0 dell'embrione - Crete Fertility Centre<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Abbiamo combinato metodi di elaborazione delle immagini di visione artificiale e tecniche di deep learning per creare il modello AI non invasivo Life Whisperer per una previsione affidabile della vitalit\u00e0 dell'embrione, misurata dall'esito clinico della gravidanza, utilizzando singole immagini statiche di blastocisti del giorno 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