Το AI στην υπηρεσία της υποβοηθούμενης αναπαραγωγής

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί στην υποβοηθούμενη αναπαραγωγή καθώς δύναται να αναλύει δεδομένα με μεγαλύτερη ακρίβεια, να βοηθά στην επιλογή των καλύτερων εμβρύων, να εξατομικεύει τις θεραπείες και να προβλέπει τις πιθανότητες επιτυχίας, καθιστώντας τη διαδικασία πιο αποδοτική από ποτέ, τονίζει ο Στέφανος Χανδακάς, μαιευτήρας γυναικολόγος, ενδοσκοπικός χειρουργός αναπαραγωγής, αναπληρωτής καθηγητής στην Ιατρική Σχολή του Πανεπιστημίου της Λευκωσίας και πρόεδρος της HOPEgenesis.

Όπως σημειώνει, η επιστήμη και η τεχνητή νοημοσύνη «συνεργάζονται αρμονικά, προσφέροντας μια πιο ασφαλή και επιτυχημένη διαδικασία για την απόκτηση παιδιού».

Τεχνητή νοημοσύνη: Επιλογή εμβρύων με ακρίβεια

Ένα από τα πιο κρίσιμα στάδια της εξωσωματικής γονιμοποίησης είναι η επιλογή του εμβρύου που θα εμφυτευθεί στη μήτρα. Παραδοσιακά, αυτή η διαδικασία βασιζόταν αποκλειστικά στην εμπειρία των εμβρυολόγων, οι οποίοι εξέταζαν τα έμβρυα με μικροσκόπιο και τα αξιολογούσαν με βάση τη μορφολογία τους, εξηγεί ο καθηγητής.

«Ωστόσο, αυτή η μέθοδος έχει περιορισμούς, καθώς βασίζεται σε υποκειμενική κρίση και δεν μπορεί πάντα να αποκαλύψει τις βαθύτερες βιολογικές πληροφορίες που καθορίζουν την πραγματική ποιότητα ενός εμβρύου. Η τεχνητή νοημοσύνη έρχεται να ενισχύσει αυτή τη διαδικασία, αναλύοντας χιλιάδες εικόνες εμβρύων και αναγνωρίζοντας μοτίβα που δεν είναι εύκολα αντιληπτά από το ανθρώπινο μάτι. Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία time-lapse, που επιτρέπει τη συνεχή καταγραφή και παρακολούθηση της ανάπτυξης των εμβρύων στο εργαστήριο μας, η ΑΙ μπορεί να αξιολογήσει με ακρίβεια τον ρυθμό διαίρεσης των κυττάρων και να εντοπίσει ποια έμβρυα έχουν τις μεγαλύτερες πιθανότητες εμφύτευσης. Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση βελτιώνει σημαντικά την επιτυχία των θεραπειών εξωσωματικής γονιμοποίησης, προσφέροντας μια πιο αντικειμενική και ακριβή μέθοδο επιλογής εμβρύων. Μέσα από το εργαστήριο μας, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και της τεχνολογίας time-lapse συμβάλλει στην αύξηση των ποσοστών εγκυμοσύνης, παρέχοντας στους ασθενείς μας τις καλύτερες δυνατές προοπτικές για μια επιτυχημένη κύηση», αναφέρει ο κ. Χανδακάς.

Τεχνητή νοημοσύνη: Εξατομικευμένη Θεραπεία Γονιμότητας

Κάτι εξίσου σημαντικό, συνεχίζει ο καθηγητής, είναι η επιτυχία μιας εξωσωματικής γονιμοποίησης, η οποία εξαρτάται από πολλούς παράγοντες, οι οποίοι μπορεί να διαφέρουν σημαντικά από ασθενή σε ασθενή.

Εξηγεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει μια επαναστατική προσέγγιση στην πρόβλεψη των πιθανοτήτων επιτυχίας, αναλύοντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων και παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες στους γιατρούς και τους ασθενείς. Χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγορίθμους, η AI μπορεί να επεξεργάζεται δεδομένα από χιλιάδες προηγούμενες θεραπείες εξωσωματικής γονιμοποίησης και να εντοπίζει μοτίβα που επηρεάζουν το τελικό αποτέλεσμα.

Παράγοντες όπως η ηλικία της γυναίκας, τα επίπεδα ορμονών, η ποιότητα των ωαρίων και του σπέρματος, καθώς και η κατάσταση του ενδομητρίου, λαμβάνονται υπόψη για να δημιουργηθεί ένα εξατομικευμένο προφίλ γονιμότητας. Με βάση αυτά τα δεδομένα, οι αλγόριθμοι της ΑΙ μπορούν να υπολογίσουν την πιθανότητα επιτυχίας ενός συγκεκριμένου κύκλου θεραπείας. Αυτή η πληροφορία είναι εξαιρετικά χρήσιμη, καθώς επιτρέπει στους γιατρούς να προσαρμόσουν τη στρατηγική τους ανάλογα με τις ανάγκες κάθε ασθενούς, σημειώνει ο κ. Χανδακάς. Για παράδειγμα, εάν η πρόβλεψη δείχνει χαμηλές πιθανότητες επιτυχίας, ο γιατρός μπορεί να προτείνει διαφορετική φαρμακευτική αγωγή, βελτιστοποίηση του ενδομητρίου ή ακόμα και τη χρήση διαφορετικής μεθόδου γονιμοποίησης.

«Για την επιτυχία της διαδικασίας καθοριστική είναι η ορμονική διέγερση που αποτελεί ένα από τα πιο σημαντικά στάδια της εξωσωματικής, αφού στοχεύει στη βέλτιστη παραγωγή ωαρίων, προκειμένου να αυξηθούν οι πιθανότητες επιτυχίας. Ωστόσο, η απόκριση κάθε γυναίκας στα ορμονικά φάρμακα διαφέρει, γεγονός που καθιστά απαραίτητη την εξατομικευμένη προσέγγιση. Με την βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, αναλύονται δεδομένα από προηγούμενες θεραπείες και λαμβάνονται υπόψη σημαντικοί παράγοντες, όπως η ηλικία της ασθενούς, τα επίπεδα ορμονών και το ιστορικό γονιμότητάς της. Με βάση αυτά τα δεδομένα, οι αλγόριθμοι της AI μπορούν να προβλέψουν πώς θα ανταποκριθεί κάθε γυναίκα στη φαρμακευτική αγωγή και να προτείνουν την ιδανική δοσολογία ορμονών. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ορμονική διέγερση επιτρέπει την ακριβέστερη παρακολούθηση και προσαρμογή της θεραπείας σε πραγματικό χρόνο. Έτσι, κάθε ασθενής λαμβάνει ένα ατομικό σχέδιο φροντίδας, προσαρμοσμένο στις “ανάγκες” της».

Μειώνεται η πιθανότητα λαθών

Σύμφωνα με τον κ. Χανδακά, η ακρίβεια και η συνέπεια είναι ζωτικής σημασίας στα εργαστήρια γονιμότητας, όπου κάθε στάδιο της διαδικασίας πρέπει να εκτελείται με απόλυτη προσοχή. Ακόμη και ένα μικρό ανθρώπινο λάθος μπορεί να επηρεάσει την επιτυχία της θεραπείας. Η τεχνητή νοημοσύνη, συμβάλει στην αυτοματοποίηση εργαστηριακών διαδικασιών, μειώνοντας σημαντικά την πιθανότητα λαθών. «Προηγμένοι αλγόριθμοι μπορούν να παρακολουθούν την ανάπτυξη των εμβρύων, να ελέγχουν τη σωστή καταγραφή και διαχείριση των δεδομένων και να διασφαλίζουν ότι κάθε βήμα της διαδικασίας πραγματοποιείται με ακρίβεια. Επιπλέον, η αυτοματοποίηση βελτιώνει την αποδοτικότητα των εργαστηρίων, μειώνοντας τον χρόνο που απαιτείται για συγκεκριμένες διαδικασίες και επιτρέποντας στους ειδικούς να εστιάσουν περισσότερο στην εξατομίκευση της θεραπείας για κάθε ασθενή».

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει και στον ψυχολογικό τομέα, καθώς παρέχεται μια πιο ρεαλιστική εικόνα της πορείας της θεραπείας, βοηθώντας τους ασθενείς να γνωρίζουν εκ των προτέρων τι να περιμένουν. «Μέσω της ανάλυσης δεδομένων, οι αλγόριθμοι ΑΙ μπορούν να παρέχουν “προσωπικές προβλέψεις” επιτυχίας με βάση συγκεκριμένους παράγοντες. Η ΑΙ, επιπλέον, μπορεί να υποστηρίξει τους ασθενείς καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδικασίας μέσω ψηφιακών βοηθών και ειδοποιήσεων. Εφαρμογές που βασίζονται στην ΑΙ μπορούν να παρέχουν καθημερινές υπενθυμίσεις για τη λήψη φαρμάκων, να απαντούν σε συνήθεις ερωτήσεις και να προσφέρουν ψυχολογική υποστήριξη μέσω προσωποποιημένων μηνυμάτων». Με την αξιοποίηση αυτών των τεχνολογιών, καταλήγει ο κ. Χανδακάς, στοχεύουμε να κάνουμε την εμπειρία της εξωσωματικής γονιμοποίησης πιο διαχειρίσιμη και λιγότερο αγχωτική.

Διαβάστε επίσης

Η χαμένη αίγλη των ΑΤΜ και η στροφή του κοινού σε digital κανάλια

Γιατί φεύγουν οι εργολάβοι από το Ελληνικό

Μπλε τιμολόγια: Τι θα κρίνει τη μαζικότερη στροφή των καταναλωτών