인공지능을 활용한 조성자료 선택: 발생 5일차에 도달한 조성자료의 조성 보조 재생산에서

간략 요약

胚胎 선택은 보조生殖 기술(ART)에서 임상 임신율을 지속적으로 개선하기 위해 주요 도전 중 하나입니다.胚胎의 형태 평가는胚胎 질을 평가하고 이식할胚胎를 선택하는 표준 방법입니다. 그러나 이 관찰 방법에는 제한이 있으며: 주관적일 수 있으며, 관찰자 간 및 관찰자 내 변화가 발생할 수 있습니다. 임신율을 높이기 위해 두胚胎를 이식하는 것을 제안할 수 있으며, 이는 고위험성 다중 임신으로 이어질 수 있습니다. 시간 레이스 시스템과 임신율을 높이기 위한胚胎 선택 알고리즘의 도입에도 불구하고, ART의 결과는 여전히 최적이지 않으며 개선할 수 있습니다. 의료 분야에서 인공지능(AI)의 사용은 확대되고 있으며, 이는 ART 연구소에서 결과를 최적화하고 다중 임신을 피하는 데 점점 더 적용되고 있습니다. EMA™는 회사 AiVF가 개발한 안전한 인공지능 소프트웨어 플랫폼입니다. 이 소프트웨어의 사용은胚胎 발달을胚胎 문화 5일까지 표준화하고 재현 가능하게 평가할 수 있게 합니다. 알고리즘의 적용을 통해 소프트웨어는 임신 가능성이 가장 높은胚胎를 선택할 수 있게 합니다. 이 연구의 주요 목적은 EMA™ 인공지능 시스템을胚胎 선택에 사용하는 것을 평가하는 것입니다. 이는 5일까지 문화된胚胎에 대해 현재 연구소에서 사용되고 있는 형태 동력학 기준과 비교됩니다. 보조 목적은 인공지능이 (1) 임신에 도달하는 시간을 줄이는지(5일胚胎의 첫 번째 이식 후 임신이 성공하거나 실패했는지에 따라 정의) 평가하고 (2) ART CECOS 단에서 치료받는 환자의 자궁 내 임신률에 영향을 미치는지 평가하는 것입니다. 의료 경제 분석이 수행되어 추가적인 치료 시도를 받는 새로운 환자 수를 평가하고, 치료 중인 환자에서 첫 번째 이식 후 임신이 성공한 수를 평가하여 임신에 걸리는 시간에 대한 관련 감소 여부를 결정합니다. 또한, 두 연구 그룹 간의 비용 효과 비율을 비교하여 비용 효과 분석도 수행됩니다.