Искусственный интеллект отбирает здоровые эмбрионы для повышения успешности ЭКО

Поскольку современные женщины из-за экономических проблем часто откладывают рождение детей, рынок экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) продолжает расширяться, что дает компаниям, занимающимся вопросами фертильности, возможность разрабатывать инновационные решения, которые облегчают этот процесс.

По данным компании Grand View Research, ожидается, что объем рынка ЭКО вырастет с 15 млрд евро в 2019 году до почти двукратного уровня в течение следующих пяти лет.

Расходы женщин, которые ежегодно проходят ЭКО, варьируются в развитых странах от 8 000 до 12 000 евро за цикл, который не всегда завершается успехом. Именно поэтому израильская компания Embryonics стремится сократить количество раундов ЭКО и расходы на их проведение.

Компания надеется использовать технологию искусственного интеллекта для повышения шансов на успешную имплантацию эмбриона во время экстракорпорального оплодотворения.

Команда специалистов по алгоритмам и анализу данных совместно с эмбриологами разрабатывает алгоритм прогнозирования вероятности успешной имплантации эмбриона путем "обучения" программного обучения с помощью анализа изображений развивающихся эмбрионов во время ЭКО.

В клинике репродуктивной медицины "Надежда" в Киеве в настоящее время проводятся клинические исследования нового решения, в ходе которых сообщается о первых шести беременностях, в то время как еще пять участниц ожидают результатов анализов. Компания также планирует провести клиническое исследование на нескольких объектах в США в ожидании получения разрешения от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) к концу 2021 года.

Недавно представленная на конференции Medical Imaging with Deep Learning в Монреале, технология была разработана на основе курируемого набора данных из десятков тысяч циклов ЭКО, включая видеозаписи эмбрионов с временными интервалами. 

Решение Embryonics, получившая название Ubar, использует т.н. технологию геометрического глубокого обучения (следующее поколение машинного обучения) в клинических условиях. Помимо отбора эмбрионов, эта технология также используется для создания персонализированных гормональных процедур для пациенток с искусственным оплодотворением и других решений, таких как разработка рекомендаций, какие яйцеклетки сохранить.