Utmaningarna av artificiell intelligens i fertilitet

Gödselindustrin är skyldig mycket till vetenskap och teknik, utan båda, människor som inte kunde ha barn skulle aldrig ha kunnat uppfylla sin dröm om att bli förälder. Det är vetenskapens ständiga framsteg som gör att framgångsgraderna växer år efter år. Vi förknippar begrepp som artificiell intelligens med futuristisk robot science fiction. Men dock, sanningen är att artificiell intelligens används allmänt inom medicin- och fertilitetsindustrin och dess praktiska tillämpningar är verkligen avgörande för IVF.

Vad kan artificiell intelligens göra i fertilitet?

Algoritmer ligger bakom vissa delar av processerna under olika fertilitetsbehandlingar.För att nämna några är ett av de mest framstående bidragen från AI till detta område utvecklingen av Prediktiva modeller att hjälpa yrkesverksamma och patienter när de måste möta medicinska beslut. När vi utvärderar ett embryos möjliga livskraft kan vi bara ta hänsyn till dess utveckling. Men med hjälp av AI kan vi introducera andra variabler (som kroppsmassindex, ålder, äggstocksreserv eller spermakvalitet hos patienten) och följaktligen ta itu med det globalt.

A.I. används också för Analysera icke-invasivt embryon för att bestämma deras genetiska integritet, som utan tvekan översätter till bättre resultat i IVF-behandlingar. Naturligtvis är ett av de områden där artificiell intelligens också har mycket att säga i den. Donor urvalsprocessen.

Artificiell intelligens att välja donatorer för patienter

Från den uppenbara förutsättningen att alla fertilitetspatienter prioriterar att ha ett friskt barn, när det gäller att välja en givare är lusten att ha ett barn som liknar deras föräldrar-till-vara också ofta närvarande. Faktum är att vissa av lagarna i länder där läkare måste välja donatorn, förstärker denna teori eftersom de försöker garantera ett minimum av likhet i valet av donatorer genom att tvinga dem att välja fenotypt liknande donatorer. Men problemet med likhet är mycket mer komplext än det kan verka vid första anblicken.

Är allt ärvt?

Harmonin av deras egenskaper, formen på munnen, hur vacker näsan är, eller hur stor deras ögon är kan dra vår uppmärksamhet till en person. Men genetiken kastar kallt vatten på våra förväntningar att våra barn nödvändigtvis ärver dem eftersom inte alla egenskaper överförs från generation till generation med samma sannolikhet.

Artificiell intelligens kan lära sig hur egenskaper ärvs. Den huvudsakliga stötestenen är att den behöver en mycket stor databas med ansikten för att studera arv och en sådan bred databas är inte alltid tillgänglig. Dessutom läggs numera till problemet med dataskydd.

Generation av syntetiska ansikten

För att lösa detta problem som påverkar många områden – inte bara fertilitet – har mycket framsteg gjorts i bildbehandling. Några av framstegen har nått massmedia i form av kommersiella appar för underhållning som dessa som gör att du kan ändra en persons kön på ett foto eller som simulerar hur du kommer att se när du åldras.

En mycket överraskande webbplats är „Den här personen existerar inte” som genererar „foton” av icke-existerande människor i olika åldrar, raser och kön. När algoritmen är utbildad är representationerna mer och mer realistiska och det är svårt att tro att dessa människor inte existerar. Dessa bilder används i sin tur av forskare runt om i världen för vetenskapliga ändamål.

Hur bestämmer vi om någon ser ut som någon annan?

Människor kan uppfatta likheten, men det är något subjektivt. Det tydligaste exemplet är småbarn, som den faderliga familjen alltid finner en likhet med någon på sin sida och moderns familj på hennes. Ändå är sanningen att det vanligtvis finns en viss konsensus. Utmaningen ligger i att replikera vad som görs naturligt och intuitivt av människan som använder en maskin.

Resultat från Facial Matching verktyg som Fenomatch syftar till att kvantifiera likhet har visat sig vara ganska exakt och har exakta resultat. Generiska Facial Recognition verktyg är ineffektiva eftersom de är inriktade på att identifiera människor, inte svara på frågan om hur mycket två bilder liknar varandra. Dessutom är de inte utbildade för att möta denna specifika fråga.

Hittills användes ett globalt tillvägagångssätt för att hantera likhetsutmaningen fram till nu. Detta innebär att verktyg globalt tittar på ansikten och analyserar likheten mellan patienter och donatorer. Den nya vägen arbetar med att isolera några av de specifika egenskaperna hos människor (de vackra ögonen eller den näsan som fängslade oss) och leta efter dem som delar dem.

Framtiden för donatorval

Artificiell intelligens gör det möjligt att välja donatorer mer och mer exakt. Framtiden är att investera i att utveckla olika verktyg för fertilitet som svarar på de specifika problemen i denna sektor av medicin.

Många fertilitetskliniker använder redan verktyg baserat på AI och de använder dem i processen att välja ägg- och spermadonatorer för sina patienter. För din bekvämlighet har vi inkluderat den informationen i de klinikprofiler vi publicerar. Bläddra bland klinikerna och leta efter Fenomatch tillgänglighet.