Задача
- Решить проблему низкой эффективности и результативности процессов ЭКО (35% успешных после первой попытки и 40% — после второй)
- Улучшить качество жизни граждан с проблемами бесплодия
Решение
Комплекс диагностических и рекомендательных алгоритмов, которые, используя методы глубокого машинного обучения, нацелены на оптимизацию программы вакцинационного контроля и тестирования (BPT) и максимизацию вероятности рождения долгосрочно здорового ребенка в процессе программы ЭКО. Платформа способствует прогнозированию успеха оплодотворения, автоматизировано определяя клинические, эмбриологические, молекулярно-биологические и биофизические параметры, влияющие на успешность ЭКО, например, структура эмбриона, его развитие и здоровье, возраст родителей и т.д.
Достигнутые эффекты
- Повышение количества успешных процедур ЭКО на 30%
- Сокращение расходов на лечение бесплодия благодаря оптимизации процесса ЭКО
Направление
MedTech
Дополнительная информация
Опубликованы статьи в научно практических конференциях и журналах. В частности, 2 статьи по теме Моделирование алгоритмов машинного обучения для создания программного продукта прогнозирования эффективности программ ВРТ в Журнале «Акушерство и гинекология»