Оптимизация процесса ЭКО

Задача

Разработать математическую модель с применением методов глубокого машинного обучения для прогнозирования эффективности программ вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ). Задача: максимизировать вероятность рождения долгосрочно здорового ребёнка в протоколах ЭКО.

Даже в лучших клиниках успешность одного цикла ЭКО — около 30–40%. Персонализация протокола на основе данных конкретной пары способна повысить этот показатель.

Решение

Разработан комплекс диагностических и рекомендательных алгоритмов на основе машинного и глубокого обучения.

Анализируемые параметры:

• Структура, развитие и состояние здоровья эмбрионов по дням культивирования
• Наличие и характер предыдущих беременностей в анамнезе
• Параметры стимулированного цикла: количество ооцит-кумулюсных комплексов, ооцитов M II, зигот
• Показатели спермограммы в день пункции фолликулов
• Количество эмбрионов отличного и хорошего качества

Предиктивные модели:

• Модель прогнозирования успеха оплодотворения
• Модель оценки вероятности клинической беременности по клиническим данным пары
• Классификация эмбрионов по жизнеспособности

Функции системы:

• Автоматизированное определение параметров, влияющих на успешность конкретного протокола ЭКО
• Персонализированные рекомендации по выбору эмбриона для переноса
• Интерпретируемые результаты: система объясняет, какие факторы повлияли на прогноз

Результат

• Система в апробации в ведущих репродуктивных центрах
• Персонализированный подход к каждой паре вместо усреднённых статистических протоколов
• Снижение неопределённости при выборе эмбриона для переноса

Данная работа является предшественником более развитого проекта Z-med IVF AI, реализованного совместно с НМИЦ им. Кулакова с публикацией в журнале «Акушерство и Гинекология».

Работа является методологической базой для более развитого проекта Z-med IVF AI, реализованного совместно с НМИЦ им. Кулакова. Результаты исследований опубликованы в рецензируемых медицинских изданиях и включены в лучшие практики АНО «Цифровая экономика». Z-union продолжает развивать направление медицинского ИИ в репродуктологии.

Персонализация протокола ЭКО на основе данных — перспективное направление медицинского ИИ. Z-union продолжает развивать это направление совместно с ведущими репродуктивными центрами России. Результаты публикуются в рецензируемых медицинских журналах.