Utfordringene til kunstig intelligens i fruktbarhet

Fruktbarhetsindustrien skylder mye til vitenskap og teknologi; uten begge, ville folk som ikke kunne få barn aldri ha vært i stand til å oppfylle sin drøm om å bli foreldre. Det er vitenskapens stadige fremskritt som får suksessrate til å vokse år etter år. Vi forbinder konsepter som kunstig intelligens med futuristisk robot science fiction. Men Sannheten er at kunstig intelligens er mye brukt I medisin- og fruktbarhetsindustrien og dens praktiske anvendelser er faktisk absolutt avgjørende for IVF.

Hva kan kunstig intelligens gjøre i fruktbarhet?

Algoritmer ligger bak noen deler av prosessene under ulike fertilitetsbehandlingerFor å nevne noen, er et av de mest fremragende bidragene fra A.I. til dette feltet utviklingen av Forutsigbare modeller å hjelpe fagfolk og pasienter når de må møte medisinske beslutninger. Når vi vurderer et embryos mulige levedyktighet, kan vi bare ta hensyn til dets utvikling. Men ved bruk av A.I. kan vi introdusere andre variabler (som kroppsmasseindeks, alder, ovariereserve eller sædkvalitet av pasienten) og dermed takle det globalt.

A.I. er også vant til Ikke-invasivt analysere embryoer å bestemme deres genetiske integritet, som utvilsomt oversetter til bedre resultater i IVF behandlinger. Selvfølgelig, et av feltene der kunstig intelligens også har mye å si er i Donorvalgsprosessen.

Kunstig intelligens å velge donorer for pasienter

Fra den åpenbare forutsetningen at alle fertilitetspasienter prioriterer å ha en sunn baby, når det gjelder å velge en donor ønsket om å ha en baby som ligner sine foreldre-til-be er også ofte tilstede. Faktisk noen av lovene i land der legene må velge donor, styrke denne teorien fordi de prøver å garantere et minimum av likhet i utvalg av donorer ved å tvinge dem til å velge fenotypisk lignende donorer. Men problemet med likhet er mye mer komplekst enn det kan virke ved første øyekast.

Er alt arvet?

Harmonien i deres egenskaper, formen på munnen, hvor vakker nesen er, eller hvor store øynene deres er kan trekke vår oppmerksomhet til en person. Men genetikk kaster kaldt vann på våre forventninger om at våre barn nødvendigvis arver dem fordi ikke alle egenskaper er overført fra generasjon til generasjon med samme sannsynlighet.

Kunstig intelligens kan lære hvordan egenskaper er arvet. Den viktigste snubleblokken er at det trenger en veldig stor database av ansikter for å studere arvelighet og en slik bred database er ikke alltid tilgjengelig. I tillegg til det er problemet med databeskyttelse i dag lagt til.

Generasjon av syntetiske ansikter

For å løse dette problemet som påvirker mange områder – ikke bare fertilitet – har det blitt gjort mye fremgang i bildebehandling. Noen av fremskrittene har nådd massemediene i form av kommersielle apper for underholdning som disse som tillater deg å endre kjønn til en person i et bilde eller som simulerer hvordan du vil se ut når du er eldre.

En veldig overraskende nettside er Denne personen eksisterer ikke” som genererer bilder av ikke-eksisterende mennesker i ulike aldre, raser og kjønn. Etter hvert som algoritmen er utdannet, er representasjonene mer og mer realistiske, og det er vanskelig å tro at disse menneskene ikke eksisterer. Disse bildene blir brukt av forskere rundt om i verden til vitenskapelige formål.

Hvordan bestemmer vi om noen ser ut som andre?

Folk er i stand til å forstå likheten, men det er noe subjektivt. Det klareste eksemplet er småbarn, som den farlige familien alltid finner en likhet med noen på deres side og morens familie på hennes. Sannheten er at det vanligvis er en viss konsensus. Utfordringen ligger i å kopiere det som gjøres naturlig og intuitivt av mennesket ved hjelp av en maskin.

Resultater fra Facial Matching verktøy som Fenomatch rettet mot kvantifisering likhet har vist seg å være ganske nøyaktig og har nøyaktige resultater. Generic Facial anerkjennelsesverktøy er ineffektive fordi de er rettet mot å identifisere mennesker, ikke svare på spørsmålet om hvor mye to bilder ligner hverandre. Videre er de ikke utdannet til å møte dette bestemte problemet.

Til dags dato ble det brukt en global tilnærming til å håndtere utfordringen med likhet til nå. Dette betyr at verktøy globalt ser på ansikter og analyserer likheten mellom pasienter og donorer. Den nye veien arbeider på å isolere noen av de spesifikke funksjonene til folk (de vakre øynene eller nesen som fengslet oss) og se etter de som deler dem.

Fremtidens valg av donor

Kunstig intelligens vil tillate valg av donorer å være mer og mer presis. Fremtiden er å investere i å utvikle tydelige verktøy for fertilitet som reagerer på de spesifikke problemene i denne medisinsektoren.

Mange fruktbarhetsklinikker bruker allerede verktøy basert på AI og de bruker dem i prosessen med å velge egg- og sæddonorer til pasientene. For din komfort har vi inkludert denne informasjonen i klinikken profiler vi publiserer. Bla gjennom klinikkene og se etter Fenomatch tilgjengelighet..