• 人工受精視頻(人工智能如何革新體外受精以促進生育?)

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    文/Ganes Kesari

    如今,不孕不育正迅速成為一種流行?。涸诎l展中國家,有四分之一的夫婦受到不孕不育的影響,而全世界約有4,850萬對夫婦患有不孕不育癥。

    對于這類群體的生育問題,體外受精(IVF)是一種解決辦法。不過,雖然體外受精很有潛力,但結果是不可預測的。更糟糕的是,獲得生育護理的機會非常少。即使在美國這樣的發達市場,也只有2%的不孕不育人士使用了體外受精。

    “體外受精已經有40多年的歷史了?!蓖ㄟ^人工智能提供該類服務的初創公司Fairtlity的CEO Eran Eshed說?!氨M管在生物科技方面有很多創新,但令人驚訝的是,這個領域幾乎沒有使用數據和人工智能等技術來影響結果?!?/p>

    雖然數據科學不能解決生物學問題,但Eran Eshed認為,人工智能將在每一個決策步驟中強化體外受精過程。

    現在,數據科學在生育方面正出現令人興奮的應用效果,它可以將胚胎學家的能力周期提高50%,并將活產率提高4%。

    體外受精的不足之處

    體外受精是一種生育技術,先從人的卵巢中取出卵子,然后在實驗室中與精子進行受精,成功受精的卵子,即胚胎,會被植入子宮進行生長。

    在這個過程中,臨床醫生和胚胎學家會在幾個關鍵環節做出許多決定?!斑@些決定是基于經驗、直覺和一套非常、非?;镜囊巹t做出來的?!盓ran Eshed表示。

    現在,體外受精面臨著兩個關鍵挑戰:

    1. 難以獲得護理

    Eran Eshed指出:“當只有2%的受影響人群可以利用體外受精時,很明顯,獲取護理服務是一個很大的問題?!蔽餮艌D生殖健康機構Seattle Reproductive Medicine的合伙人、生殖內分泌學家Gerard Letterie博士則稱:“體外受精目前主要用于不孕不育患者——那些無法通過定時性交或口服藥物等簡單治療手段來懷孕的人,而這是人口中相對有限的一部分?!?/p>

    后者預計,未來的患者將包括那些對通過冷凍卵子或創造胚胎來保存生育力感興趣的人。他預測:“這將顯著增加尋求輔助生殖技術治療服務的患者數量?!?/p>

    2. 結果不確定

    體外受精有多大的成功率?像單次體外受精受孕的幾率約為30%。因此,大多數患者需要經歷多個周期才能獲得成功的活產。

    雖然體外受精的成功與否會受到年齡影響,但數據顯示,即使是最年輕和最健康的女性,大多數體外受精周期也會失敗,而其結果在很大程度上取決于臨床過程中做出的決定和胚胎學家的專業知識。

    人工智能可能會重塑生育治療

    體外受精過程始于臨床醫生對不孕原因的評估?!叭缓缶瓦M入刺激階段,即醫生會決定最佳的卵巢刺激方案?!盓ran Eshed表示。

    接下來的通常步驟便是收集卵子和精子,用精子使卵子受精而產生胚胎,之后在診所進行胚胎培養,并將胚胎移植給母親,最終在幾個月后生產。

    “當人們經歷這個過程時,每個階段的成功率都會顯著下降?!盓ran Eshed說。通常情況下,會有6到7個戰略決策點來決定每個步驟的有效性?!霸谏探?,我們把它們稱為可以發揮作用的杠桿點?!?/p>

    這些要點包括臨床醫生對刺激藥物方案或取卵時機的確定,而在實驗室里,胚胎學家會通過解讀卵母細胞(發育中的卵子)、精子,以及胚細胞(受精卵)的圖像來做出數個判斷。

    Gerard Letterie博士相信,“人工智能可以讓決策流程更加精簡高效?!崩?,復雜的、基于卷積神經網絡的圖像分析可以幫助胚胎學家解釋圖像內容,并改善結果。

    有行業報告顯示,到2026年,全球體外受精市場規模將達到360億美元左右,而Gerard Letterie博士則預計,“根本不會有足夠多熟練的胚胎學家來滿足日益增長的需求?!弊罱?,生育領域出現了多項技術投資,被投對象包括數家由人工智能驅動的初創公司。

    Eran Eshed在以色列創立了Fairtility,以解決人工智能胚胎分析所面臨的嚴峻挑戰,該公司在近期的A輪融資中籌集了1,500萬美元。其他初創公司如EMRbyonics、Mojo和ALife也提出了基于人工智能的生育解決方案,用于分析胚胎和評估精子質量,并制定個性化的體外受精治療計劃。

    人工智能如何徹底改變胚胎分析

    胚胎分類工作是由胚胎學家來完成的。他們會手工檢查圖片,尋找一組視覺上可檢測到的特征。相比之下,Fairtility利用計算機視覺算法來強化這個過程,并預測胚胎植入后的可能效果。

    其采用的人工智能算法是根據20多萬段胚胎視頻和500多萬個臨床數據點進行訓練后得出的。這些數據點來自不同的患者群體,使得人工智能模型能夠對即使是最有經驗的胚胎學家也常常無法察覺的細微特征進行分析。

    Fairtility的解決方案,CHLOE,是一個基于云的系統,能對人工智能的胚胎選擇決策提供支持。該工具集成了延時成像(TLI)系統,可提供從受精到囊胚期的連續預測。當TLI捕獲不同發育階段的胚胎圖像時,它們會被自動識別、分割和分析。

    除了實現這一過程的自動化,人工智能模型還有助于對胚胎的大小、面積、形狀、比例和對稱性等屬性進行精確量化?!斑@不是人類能做到的,所以在某種意義上,我們為這個過程帶來了更多的智能?!盓ran Eshed表示。這種精確的信息,再加上植入概率,使得胚胎學家能夠對在TLI設備中培養的每個胚胎做出由數據驅動的決定。

    根據提交給歐洲人類生殖與胚胎學會(ESHRE)會議的一篇論文,CHLOE算法預測囊胚化的準確率為96%,預測植入的準確率為71%,預測胚胎在基因上是否健康的準確率為69%。這樣的結果改善了胚胎學家對胚胎存活率的預測,而目前的預測數據約為65%。

    此外,人工智能解決方案可以幫助胚胎學家識別異常狀況,如不尋常的卵裂模式,或嚴重碎片化,或可能會被忽視的原核異常。因此,CHLOE提高了選擇健康胚胎的可能性。

    盡管胚胎選擇和加工效率方面的結果有所改善,但研究還沒有證明活產率的具體改善情況,而該指標被認為是生育質量的黃金標準。

    對此,Eran Eshed澄清說:“人工智能無法,也不應該取代胚胎學家和臨床醫生。重要的是,無論醫生的經驗或工作量如何,每個病人都應該得到相同和最高標準的護理?!倍鳦HLOE則可以提供公平的機會。

    Fairtility以SaaS模式向世界各地的診所和生育中心提供解決方案。其在全球有超過25個活躍安裝,而且已經獲得了CE認證(歐洲的安全,健康和環境認證)。據報道,該產品正處于FDA的批準階段。

    通過人工智能來產生影響的三個先決條件

    想要實現人工智能的全部潛力,必須克服幾個關鍵挑戰:

    1. 解決數據可用性問題

    “數據在這個領域是一個巨大的挑戰?!睌祿姆秶酥委煔v史記錄、電子醫療記錄(EMR)、超聲圖像,以及視頻。Eran Eshed說,雖然數據存在,但它是高度分散的,沒有被很好地策劃和組織起來。即使在今天,一些診所仍然在物理檔案中存檔記錄。所以,整個過程必須數字化,以獲得一個端到端的視角,并讓人工智能模型可以從中學習。

    2. 集成到工作流程中

    “目前的實踐在工作流程和過程開發方面還不成熟?!盙erard Letterie博士表示。只有將此類人工智能解決方案整合到臨床和實驗室的工作流程中,才能幫助推動產生更好的結果,而且“這還需要對所有利益相關者進行教育?!崩?,Gerard Letterie博士計劃以即將召開的ESHRE會議上的演講內容為基礎,推出一套關于人工智能在生育中應用的課程。

    3. 促進信任和采用

    即使在證明其有效性后,實現臨床和常規的使用也需要時間。Eran Eshed警告稱:“永遠不要低估變革的阻力。一個花哨的人工智能解決方案不一定能打動任何人?!?/p>

    Gerard Letterie博士則分享了預防心血管疾病的藥物——β受體阻滯劑的例子。這些藥物最初用于從心肌梗死(MI)中恢復的患者,以防止心臟病復發。盡管研究表明其發病率和死亡率明顯降低,但將β受體阻滯劑納入常規臨床護理仍花費了7年多的時間。

    “同樣的,我們也要說服臨床醫生和胚胎學家,讓他們認為使用人工智能工具將改善結果,但這是一場艱苦的戰斗。大多數從業者并不熟悉人工智能及其在臨床環境中的應用,因此他們非常不愿意改變實踐模式?!盙erard Letterie博士覺得,在期望其獲得重大采納之前,需要在結果上有清晰的提升。另外,人們還必須接受在建立信任時所產生的時間延遲。

    生育護理未來將成為家常便飯

    Gerard Letterie博士預計,隨著體外受精成功率的提高和護理成本的降低,體外受精的普及程度將會增加。隨著對其生育能力的進一步了解,患者將能夠通過冷凍精子、卵母細胞或胚胎來采取早期行動。

    他還說,智能手機將是推動生育保健領域發展的最大、最重要的因素之一。

    本文作者是福布斯撰稿人,文章觀點僅代表個人。

    本文到此結束,希望對大家有所幫助呢。

    回答時間:2023-04-22 19:04:01

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