L’intelligenza artificiale per migliorare gli esiti della fecondazione in vitro
Obiettivo
implementare strumenti di intelligenza artificiale per migliore le procedure di fecondazione in vitro nelle pazienti fragili.
Le cause dell’infertilità e della subfertilità possono essere molteplici: tra queste possono esserci malattie autoimmuni e cancro, ma anche trattamenti chemio e radio.
In questo scenario, le tecniche di riproduzione medicalmente assistita, come la fecondazione in vitro (FIV), possono aiutare le donne a portare avanti una gravidanza, una volta concluse le cure. In queste pazienti fragili il numero di ovociti ottenibili è però in genere inferiore rispetto alle procedure standard: è quindi essenziale sviluppare strategie per massimizzare la probabilità di successo della gravidanza.
L’intelligenza artificiale (AI) è un ottimo strumento per ottenere modelli di previsione degli esiti della gravidanza per le pazienti sottoposte a FIV. Ad esempio, può aiutare il clinico a valutare la qualità degli ovociti aumentandone la resa di fecondazione del 30%. L’obiettivo sarà quindi implementare uno strumento di AI verso l’automazione totale delle procedure di raccolta e valutazione di ovociti e spermatozoi e di selezione e classificazione degli embrioni per il trasferimento e la crioconservazione.
L’intelligenza artificiale (AI) è un ottimo strumento per ottenere modelli di previsione degli esiti della gravidanza per le pazienti sottoposte a FIV. Ad esempio, può aiutare il clinico a valutare la qualità degli ovociti aumentandone la resa di fecondazione del 30%. L’obiettivo sarà quindi implementare uno strumento di AI verso l’automazione totale delle procedure di raccolta e valutazione di ovociti e spermatozoi e di selezione e classificazione degli embrioni per il trasferimento e la crioconservazione.