Aplicação de técnicas de inteligência artificial para predição de nascimento vivo na área de reprodução assistida humana
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Data
2022-01-24
Autores
Ferreira, André Satoshi
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A técnica de reprodução assistida – TRA encontra-se em grande ascensão sendo acompanhada por uma constante inovação e modernização. Técnicas como injeção intracitoplasmática de espermatozoide – ICSI, a utilização de equipamentos como o time lapse, o desenvolvimento de métodos de diagnóstico e screening genético pré implantacional constituem, atualmente, métodos para aumentar a qualidade e o sucesso da TRA. Acompanhando essa tendência, a utilização de inteligência artificial – IA nesta área também está sendo intensamente pesquisada, seja para classificação e seleção dos gametas ou para classificação e seleção de embriões e/ou blastocistos. Apesar de um número exponencial de estudos, a utilização de IA dentro das clínicas de reprodução assistida ainda não é uma realidade. Sendo assim, tarefas como a classificação e seleção embrionária ainda são realizadas por embriologistas que acabam incorrendo em erros intra e inter-embriologista. Ademais, casais que procuram as clínicas têm grande interesse em saber a probabilidade de sucesso da TRA. No entanto, é muito abstrato para um ser humano mensurar tal probabilidade devido à complexidade deste processo. Na literatura, já existem trabalhos que aplicam IA para predição de nascimento vivo, considerando variáveis do blastocisto, da morfocinética do embrião e de aspectos fisiológicos do casal. Todavia, até o momento nenhum destes estudos foi colocado em prática em clínicas reais. Desta forma, o presente trabalho teve como objetivo realizar uma revisão de trabalhos de aplicação da IA na reprodução assistida com foco na predição de nascimento vivo, com o intuito de refletir sobre os avanços e desafios enfrentados nessa área, e analisar o que falta para tornar a utilização da IA em clínicas de reprodução assistida uma realidade.
The technique of assisted reproduction - ART is on the rise, being accompanied by constant innovation and modernization. Techniques such as intracytoplasmic sperm injection – ICSI, the use of equipment such as time-lapse, the development of methods of preimplantation genetic diagnosis and genetic screening are currently ways to increase the quality and success of ART. Following this trend, the use of artificial intelligence - AI, in this area, is also being intensively researched, either for classification and selection of gametes or for classification and selection of embryos and/or blastocysts. Despite an exponential number of studies, the use of AI within assisted reproduction clinics is still not a reality. Thus, tasks such as embryonic classification and selection are still performed by embryologists who end up incurring intra- and inter-embryologist errors. Furthermore, couples who come to clinics are keen to know the likelihood of ART success. However, it is too abstract for a human being to measure such probability due to the complexity of this process. There are already studies in the literature that apply AI to predict live birth, considering variables of the blastocyst, embryo morphokinetics and physiological aspects of the couple. However, to date none of these studies have been put into practice in real clinics. Therefore, this work aimed to carry out a review of studies that applied AI in assisted reproduction with a focus on live birth prediction, discuss the advances and challenges faced in this area, and analyze what is needed to make the use of AI in assisted reproduction clinics a reality.
The technique of assisted reproduction - ART is on the rise, being accompanied by constant innovation and modernization. Techniques such as intracytoplasmic sperm injection – ICSI, the use of equipment such as time-lapse, the development of methods of preimplantation genetic diagnosis and genetic screening are currently ways to increase the quality and success of ART. Following this trend, the use of artificial intelligence - AI, in this area, is also being intensively researched, either for classification and selection of gametes or for classification and selection of embryos and/or blastocysts. Despite an exponential number of studies, the use of AI within assisted reproduction clinics is still not a reality. Thus, tasks such as embryonic classification and selection are still performed by embryologists who end up incurring intra- and inter-embryologist errors. Furthermore, couples who come to clinics are keen to know the likelihood of ART success. However, it is too abstract for a human being to measure such probability due to the complexity of this process. There are already studies in the literature that apply AI to predict live birth, considering variables of the blastocyst, embryo morphokinetics and physiological aspects of the couple. However, to date none of these studies have been put into practice in real clinics. Therefore, this work aimed to carry out a review of studies that applied AI in assisted reproduction with a focus on live birth prediction, discuss the advances and challenges faced in this area, and analyze what is needed to make the use of AI in assisted reproduction clinics a reality.
Descrição
Palavras-chave
inteligência artificial, deep learning, rede neural artificial, predição de gravidez, machine learning, seleção embrionária