{"id":15872,"date":"2023-12-05T08:53:43","date_gmt":"2023-12-05T08:53:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/?p=15872"},"modified":"2023-12-06T09:41:45","modified_gmt":"2023-12-06T09:41:45","slug":"selezione-degli-embrioni-attraverso-lintelligenza-artificiale-una-revisione-sistematica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fertilitycrete.gr\/it\/notizie\/selezione-degli-embrioni-attraverso-lintelligenza-artificiale-una-revisione-sistematica\/","title":{"rendered":"Selezione degli embrioni attraverso l’intelligenza artificiale: una revisione sistematica"},"content":{"rendered":"

Selezione dell’embrione e IA – Stato attuale<\/h2>\n

Qual \u00e8 l\u2019attuale prestazione del supporto decisionale dell\u2019intelligenza artificiale (AI) durante la selezione degli embrioni rispetto alla selezione standard degli embrioni da parte degli embriologi? L\u2019intelligenza artificiale ha costantemente sovraperformato i team clinici in tutti gli studi focalizzati sulla morfologia dell\u2019embrione e sulla previsione dei risultati clinici durante la valutazione della selezione degli embrioni.<\/p>\n

L’esperto team medico del Crete Fertility Center, che lavora sotto la supervisione del Dr. Matthaios Fraidakis, sta gi\u00e0 utilizzando <\/b>l’intelligenza artificiale nella selezione degli embrioni<\/b><\/a>, assistendo ancora di pi\u00f9 i pazienti con fecondazione in vitro e aumentando rapidamente i tassi di successo.<\/b><\/p>\n

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

Il tasso di successo dell\u2019ART \u00e8 pari a circa il 30%, con una tendenza preoccupante all\u2019aumento dell\u2019et\u00e0 femminile correlata a risultati considerevolmente peggiori. Pertanto, sono in corso sforzi per affrontare questo basso tasso di successo attraverso lo sviluppo di nuove tecnologie. Con l\u2019avvento dell\u2019intelligenza artificiale, esiste il potenziale per applicare l\u2019apprendimento automatico in modo tale che le aree limitate dalla soggettivit\u00e0 umana, come la selezione degli embrioni, possano essere migliorate attraverso una maggiore oggettivit\u00e0. Considerato il potenziale dell\u2019IA nel migliorare i tassi di successo della fecondazione in vitro, rimane fondamentale rivedere le prestazioni tra l\u2019IA e gli embriologi durante la selezione degli embrioni.<\/p>\n

PROGETTAZIONE, DIMENSIONE, DURATA DELLO STUDIO<\/h2>\n

La ricerca \u00e8 stata effettuata su PubMed, EMBASE, Ovid Medline e IEEE Xplore dal 1\u00b0 giugno 2005 fino al 7 gennaio 2022 compreso. Gli articoli inclusi erano inoltre limitati a quelli scritti in inglese. I termini di ricerca utilizzati in tutti i database per lo studio erano: (“Intelligenza artificiale” O “Apprendimento automatico” O “Apprendimento profondo” O “Rete neurale”) E (“IVF” O “fertili in vitro*” O “tecnologia di riproduzione assistita* ‘ O ‘embrione’), dove il carattere ‘*’ rimanda il motore di ricerca a includere l’eventuale completamento automatico del termine di ricerca.<\/p>\n

PARTECIPANTI\/MATERIALI, AMBIENTAZIONE, METODI<\/h2>\n

\u00c8 stata condotta una ricerca bibliografica relativa alle applicazioni dell’IA alla fecondazione in vitro. Gli esiti primari di interesse erano l’accuratezza, la sensibilit\u00e0 e la specificit\u00e0 delle valutazioni del grado morfologico dell’embrione e la probabilit\u00e0 di esiti clinici, come la gravidanza clinica dopo i trattamenti di fecondazione in vitro. Il rischio di bias \u00e8 stato valutato utilizzando la lista di controllo Down e Black modificata.<\/p>\n

PRINCIPALI RISULTATI E RUOLO DEL CASO<\/h2>\n

In questa revisione sono stati inclusi venti articoli. Non c’era un giorno specifico per la valutazione dell’embrione in tutti gli studi: \u00e8 stato studiato il giorno 1 fino al giorno 5\/6 dello sviluppo dell’embrione. I tipi di input per l’addestramento degli algoritmi AI erano immagini e time-lapse (10\/20), informazioni cliniche (6\/20) e sia immagini che informazioni cliniche (4\/20). Ogni modello di intelligenza artificiale si \u00e8 dimostrato promettente rispetto alla valutazione visiva di un embriologo. In media, i modelli hanno previsto la probabilit\u00e0 di una gravidanza clinica di successo con maggiore precisione rispetto agli embriologi clinici, il che significa una maggiore affidabilit\u00e0 rispetto alla previsione umana. I modelli AI hanno funzionato con una precisione media del 75,5% (intervallo 59-94%) nella previsione del grado morfologico dell’embrione. La previsione corretta (Ground Truth) \u00e8 stata definita attraverso l\u2019uso di immagini di embrioni secondo la valutazione dei post embriologi seguendo le rispettive linee guida locali. Utilizzando i set di dati dei test ciechi, la previsione di precisione degli embriologi \u00e8 stata del 65,4% (intervallo 47-75%) con la stessa verit\u00e0 fondamentale fornita dalla rispettiva valutazione locale originale. Allo stesso modo, i modelli di intelligenza artificiale avevano un\u2019accuratezza media del 77,8% (intervallo 68-90%) nel predire la gravidanza clinica attraverso l\u2019uso delle informazioni sul trattamento clinico del paziente rispetto al 64% (intervallo 58-76%) quando eseguiti da embriologi. Quando sono state combinate sia le immagini\/time-lapse che gli input di informazioni cliniche, l’accuratezza media dei modelli AI era pi\u00f9 alta, pari all’81,5% (intervallo 67\u201398%), mentre gli embriologi clinici avevano un’accuratezza media del 51% (intervallo 43\u201359% ).<\/p>\n

LIMITAZIONI, MOTIVI DI ATTENZIONE<\/h2>\n

I risultati di questa revisione si basano su studi che non sono stati valutati prospetticamente in un contesto clinico. Inoltre, un confronto equo di tutti gli studi \u00e8 stato ritenuto irrealizzabile a causa dell\u2019eterogeneit\u00e0 degli studi, dello sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale, del database utilizzato, della progettazione e della qualit\u00e0 dello studio.<\/p>\n

IMPLICAZIONI PI\u00d9 AMSTE DEI RISULTATI<\/h2>\n

L\u2019intelligenza artificiale rappresenta una notevole promessa nel campo della fecondazione in vitro e nella selezione degli embrioni. Tuttavia, \u00e8 necessario un cambiamento nella percezione degli sviluppatori dell\u2019esito clinico dall\u2019impianto riuscito alla gravidanza in corso o al parto vivo. Inoltre, i modelli esistenti si concentrano su database generati localmente e molti mancano di convalida esterna.<\/p>\n

FINANZIAMENTI STUDI\/INTERESSI CONCORRENTI<\/h2>\n

Questo studio \u00e8 stato finanziato dal Monash Data Future Institute. Tutti gli autori non hanno conflitti di interessi da dichiarare.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":15779,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[115],"tags":[121],"class_list":["post-15872","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-notizie","tag-crete-fertility-centre-it"],"yoast_head":"\nSelezione degli embrioni attraverso l'intelligenza artificiale: una revisione sistematica - Crete Fertility Centre<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L\u2019intelligenza artificiale ha costantemente sovraperformato i team clinici in tutti gli studi focalizzati sulla morfologia dell\u2019embrione e sulla previsione dei risultati clinici durante la valutazione della selezione degli embrioni.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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