Comment l'IA peut améliorer le succès de la FIV

Une nouvelle étude révèle que l’intelligence artificielle peut améliorer le succès du traitement de FIV en optimisant le moment de l’injection des hormones. Cette technologie pourrait fournir des recommandations personnalisées, augmentant potentiellement les chances de grossesse et de naissance vivante pour de nombreux futurs parents.

Dans une avancée significative, des chercheurs ont identifié comment l'intelligence artificielle peut améliorer les taux de réussite des traitements de fécondation in vitro (FIV). L'étude, publié L'étude, publiée dans la revue Nature Communications, a été menée par l'Imperial College de Londres, l'Université de Glasgow et l'Université de St Andrews, avec la collaboration de cliniciens de l'Imperial College Healthcare NHS Trust.

Cette recherche innovante utilise l'« intelligence artificielle explicable » pour analyser les données de plus de 19,000 XNUMX patientes ayant subi un traitement de FIV. L'objectif était d'identifier les tailles de follicules qui sont en corrélation avec des taux plus élevés de récupération d'ovules matures et de naissances réussies.

Optimiser la taille des follicules pour de meilleurs résultats

L'étude indique que l'administration de l'injection hormonale lorsque les follicules mesurent entre 13 et 18 mm conduit à de meilleurs résultats. Ce résultat contraste avec la pratique clinique actuelle, qui se concentre principalement sur les follicules les plus gros, de 17 à 18 mm, ce qui risque de ne pas permettre d'optimiser la récupération des ovules matures.

En adaptant le moment de l’injection d’hormones pour maximiser le nombre de follicules de taille intermédiaire, l’approche basée sur l’IA pourrait améliorer le nombre de grossesses et de naissances réussies.

Les chercheurs prévoient désormais de développer un outil d’IA adapté à ces résultats pour aider les cliniciens à prendre des décisions plus précises tout au long du processus de FIV.

« La FIV apporte de l'aide et de l'espoir à de nombreux patients qui ne parviennent pas à concevoir, mais c'est un traitement invasif, coûteux et chronophage », a déclaré dans un communiqué Ali Abbara, co-auteur principal et chercheur clinicien du NIHR à l'Imperial College de Londres. communiqué de presse« L’IA peut offrir un nouveau paradigme dans la manière dont nous délivrons le traitement de FIV et pourrait conduire à de meilleurs résultats pour les patients. »

Exploiter les données riches en FIV

Le traitement FIV génère une multitude de données, qui peuvent être difficiles à interpréter de manière exhaustive.

L’étude montre comment l’IA peut gérer cette complexité des données, offrant des informations qui affinent la prise de décision médicale et personnalisent les traitements.

« Notre étude a montré que les méthodes d’IA sont bien adaptées à l’analyse de données complexes de FIV », a ajouté Abbara. « À l’avenir, l’IA pourrait être utilisée pour fournir des recommandations précises afin d’améliorer la prise de décision et de contribuer à la personnalisation du traitement, afin que nous puissions offrir à chaque couple les meilleures chances possibles d’avoir un bébé. »

Applications et implications futures

L’application potentielle de l’IA à la FIV constitue non seulement une avancée scientifique, mais apporte également de l’espoir à de nombreux couples confrontés à l’infertilité. En augmentant les taux de réussite de la FIV, cette technologie peut avoir un impact émotionnel et économique profond sur les familles et les systèmes de santé du monde entier.

Cette recherche ouvre la voie à un avenir où l’IA pourrait aider à prendre des décisions fondées sur des données probantes, allant au-delà des méthodes conventionnelles qui reposent largement sur le jugement humain.

« L'IA explicable peut être une ressource précieuse dans le domaine de la santé. Lorsque les enjeux sont si importants pour prendre la meilleure décision possible, cette technique peut aider les médecins à prendre des décisions et conduire à de meilleurs résultats pour les patients », a déclaré Thomas Heinis, co-auteur principal et professeur en gestion des données à l'Imperial College de Londres, dans le communiqué de presse.

L’équipe recherchera un financement pour intégrer son outil d’IA dans les essais cliniques.