Udfordringerne i kunstig intelligens i fertilitet

Fertilitetsindustrien skylder videnskab og teknologi meget; uden begge ville mennesker, der ikke kunne få børn, aldrig have kunnet opfylde deres drøm om at blive forældre. Det er videnskabens konstante fremskridt, der får succesraten til at vokse år efter år. Vi forbinder begreber som kunstig intelligens med futuristisk robotisk science fiction. Der er dog ikke foretaget Sandheden er, at kunstig intelligens er udbredt i medicin og fertilitet industrien og dens praktiske anvendelser er helt afgørende for IVF.

Hvad kan kunstig intelligens gøre i fertilitet?

Algitmer er bag nogle dele af processerne under forskellige fertilitetsbehandlingerFor at nævne et par, et af de mest fremragende bidrag fra A.I. til dette område er udviklingen af prædiktive modeller at hjælpe fagfolk og patienter, når de skal træffe medicinske beslutninger. Når vi vurderer et embryums mulige levedygtighed, kan vi kun tage hensyn til dets udvikling. Men ved hjælp af A.I. kan vi indføre andre variabler (såsom Body Mass Index, alder, ovariereserve eller sæd kvalitet af patienten) og dermed tackle det globalt.

A.I. anvendes også til ikke-invasivt analysere embryoner at bestemme deres genetiske integritet, hvilket uden tvivl betyder bedre resultater i IVF behandlinger. Naturligvis er et af de områder, hvor kunstig intelligens også har meget at sige, i donorudvælgelsesproces.

Kunstig intelligens at vælge donorer til patienter

Fra den indlysende forudsætning, at alle fertilitetspatienter prioriterer at få et sundt barn, når det kommer til at vælge en donor ønsket om at få et barn, der ligner deres forældre-to-be er også ofte til stede. Faktisk, nogle af lovene i lande, hvor læger er nødt til at vælge donor, styrke denne teori, fordi de forsøger at garantere et minimum af lighed i udvælgelsen af donorer ved at tvinge dem til at vælge fænotypisk lignende donorer. Men problemet med lighed er meget mere kompliceret, end det kunne synes ved første øjekast.

Er alt arvet?

Harmonien af deres funktioner, formen af deres mund, hvor smuk deres næse er, eller hvor store deres øjne er kan henlede vores opmærksomhed på en person. Men genetik kaster koldt vand på vores forventninger om, at vores børn nødvendigvis arver dem, fordi ikke alle træk overføres fra generation til generation med samme sandsynlighed.

Kunstig intelligens er i stand til at lære, hvordan træk arves. Den største hindring er, at det har brug for en meget stor database af ansigter til at studere herlighed og sådan en bred database er ikke altid tilgængelig. Desuden tilføjes i dag problemet med databeskyttelse.

Dannelse af syntetiske ansigter

For at løse dette problem, der påvirker mange områder – ikke blot fertilitet – er der gjort store fremskridt inden for billedbehandling. Nogle af de fremskridt har nået massemedierne i form af kommercielle apps til underholdning såsom disse, der giver dig mulighed for at ændre køn af en person i et foto, eller som simulerer, hvordan du vil se ud, når du bliver ældre.

En meget overraskende hjemmeside er „Denne person eksisterer ikke” som genererer „fotos” af ikke-eksisterende mennesker i forskellige aldre, racer og køn. Som algoritmen er uddannet, repræsentationerne er mere og mere realistiske, og det er vanskeligt at tro, at disse mennesker ikke virkelig eksisterer. Disse billeder bruges igen af forskere over hele verden til videnskabelige formål.

Hvordan beslutter vi, om nogen ligner en anden?

Folk er i stand til at opfatte ligheden, men det er noget subjektivt. Det klareste eksempel er småbørn, som faderfamilien altid finder lighed med nogen på deres side og moderens familie på hendes. Men sandheden er, at der normalt er en vis enighed. Udfordringen ligger i at replikere det, der sker naturligt og intuitivt af mennesket ved hjælp af en maskine.

Resultater fra facial matching værktøjer såsom Fenomatch rettet mod kvantificering lighed har vist sig at være helt præcis og har nøjagtige resultater. Generisk Ansigtsgenkendelse værktøjer er ineffektive, fordi de er rettet mod at identificere folk, ikke besvare spørgsmålet om, hvor meget to billeder ligner hinanden. Desuden er de ikke uddannet til at tage dette specifikke spørgsmål op.

Hidtil har man anvendt en global tilgang til at tage udfordringen med lighed op indtil nu. Det betyder, at værktøjer globalt ser på ansigter og analyserer ligheden mellem patienter og donorer. Den nye vej arbejder på at isolere nogle af de specifikke træk ved mennesker (disse smukke øjne eller den næse, der bedrog os) og kigge efter dem, der deler dem.

Fremtiden for donorudvælgelse

Kunstig intelligens vil gøre det muligt at udvælge donorer mere og mere præcist. Fremtiden er at investere i at udvikle særskilte værktøjer til fertilitet, der reagerer på de specifikke problemer i denne sektor af medicin.

Mange fertilitetsklinikker allerede bruge værktøjer baseret på AI og de bruger dem i processen med at vælge æg og sæddonorer til deres patienter. For nemheds skyld har vi inkluderet de oplysninger i de klinikprofiler, vi offentliggør. Gennemse klinikkerne og se efter Tilgængelighed af fenomatch.