数字技术的发展在医疗层面引起了巨大的繁荣。 由于使用了复杂的算法，人工智能 (AI) 可以在大量生物医学数据之间建立关系。 这使我们能够提高医疗指南的准确性，增加某些领域的知识，减少诊断错误并实时做出预测。
人工智能如何改进辅助生殖？
辅助生殖是一个医学领域，正如预期的那样，人工智能近年来已经开始实施，以帮助决定最合适的工作方案（例如，那些指的是受控卵巢刺激），以根据对生殖器官的分析提供更可靠的诊断。大量数据（大数据）。
此外，人工智能使我们能够 个性化我们的治疗， 使用先前执行的周期中的信息，并允许以更精确和准确的方式了解患者成功治疗的可能性。
没有 AI 的体外受精 (IVF) 实验室
自 IVF 开始以来一直追求的目标之一是选择要移植的最佳胚胎。 根据成功概率对胚胎进行适当分类将使患者尽快怀孕。 虽然这已经通过让胚胎进化到胚泡阶段，并对这些胚泡进行活检使它们成为 PGT-A 来部分实现，但它还没有得到优化。
多年来，在胚胎的形态动力学评估、拍照和连续拍摄（延时）方面开展了工作，以改进胚胎选择标准并增加植入和进化妊娠的可能性。 由于延时的实施，引入了稳定培养条件的概念，这与胚胎在整个发育过程中连续可视化和记录的可能性有关。
到目前为止，即使胚胎质量评分是基于大数据集，或者使用延时； 形态动力学分数仍然主要基于形态和时间的主观和间歇注释。 学习时 胚胎形态 以自动化的方式，该参数观察到具有良好形态的胚胎更有可能是染色体正常的。 本身， 形态学对非整倍体的预测能力为 68%。
胚胎分类中的 AI
通过人工智能的应用，它允许创建自动分析和分类胚胎的算法，评估胚胎发育的所有步骤并对其形态进行分类，从而增加妊娠和怀孕的可能性。 这些算法会自动分析胚胎，并根据它们的质量和形态在评分系统上将它们从一到十分类。
与手动相比，自动胚胎选择更准确。 因此，进化怀孕的概率与分数百分比直接相关，因此，患者有更大的成功机会。 人工智能在选择染色体正常的胚胎方面达到90%的准确率。
精子选择中的人工智能
在这种情况下，使用人工智能的目标是提高成功率。 想象一下使用具有最佳生殖潜力的精子进行 ICSI（胞浆内注射）。 人工智能可用于通过形态学和 DNA 片段化来选择精子。 同样，这将使在睾丸活检中识别精子的这些品质成为可能。
总之，人工智能是一种已经停留在生殖医学领域的工具，并被视为提高治疗成功率的工具之一。
