要約
人工知能 (AI) は、体外受精 (IVF) における意思決定を強化し、治療プロトコルを最適化する強力なツールとして登場しました。
特に、AI は、体外受精プロセスの卵巣刺激段階での意思決定のサポートにおいて大きな期待を示しています。
このレビューでは、卵巣刺激における医用画像と組み合わせた AI の応用に焦点を当てた研究を評価し、方法論、結果、現在の限界を検証しています。
このテーマに関する 13 件の研究を分析した結果、AI アルゴリズムは最適なホルモン投与量、トリガータイミング、採卵結果の予測において顕著な可能性を示したものの、利用された医療画像データは主に 2 次元 (2D) 超音波から得られたものであることが明らかになりました。
直接的な特徴抽出や高度な画像解析技術の限定的な使用を伴う、卵胞のサイズや数などの基本的な定量化が含まれていました。
これは、ディープ ラーニングなどの高度な画像分析アプローチや、3 次元 (3D) 超音波などのより多様なイメージング モダリティによって、より深い洞察が得られる可能性がある、未開発の機会があることを示しています。
さらに、ほとんどの研究では説明可能な AI (XAI) が欠如しているため、臨床導入と信頼の重要な要素である AI 主導の意思決定の透明性と追跡可能性についての懸念が生じています。
さらに、多くの研究は単一施設の設計と小規模なデータセットに依存しており、結果の一般化可能性が制限されています。
このレビューでは、高度な画像解析技術と説明可能な AI 手法を統合する必要性、および多施設共同研究と大規模なデータセットを活用する重要性を強調しています。
これらのギャップに対処することで、卵巣刺激管理が強化され、体外受精の結果を改善する効率的で個別化されたデータ主導型の治療経路への道が開かれる可能性があります。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool to enhance decision-making and optimize treatment protocols in in vitro fertilization (IVF). In particular, AI shows significant promise in supporting decision-making during the ovarian stimulation phase of the IVF process. This review evaluates studies focused on the applications of AI combined with medical imaging in ovarian stimulation, examining methodologies, outcomes, and current limitations. Our analysis of 13 studies on this topic reveals that, reveal that while AI algorithms demonstrated notable potential in predicting optimal hormonal dosages, trigger timing, and oocyte retrieval outcomes, the medical imaging data utilized predominantly came from two-dimensional (2D) ultrasound which mainly involved basic quantifications, such as follicle size and number, with limited use of direct feature extraction or advanced image analysis techniques. This points to an underexplored opportunity where advanced image analysis approaches, such as deep learning, and more diverse imaging modalities, like three-dimensional (3D) ultrasound, could unlock deeper insights. Additionally, the lack of explainable AI (XAI) in most studies raises concerns about the transparency and traceability of AI-driven decisions – key factors for clinical adoption and trust. Furthermore, many studies relied on single-center designs and small datasets, which limit the generalizability of their findings. This review highlights the need for integrating advanced imaging analysis techniques with explainable AI methodologies, as well as the importance of leveraging multicenter collaborations and larger datasets. Addressing these gaps has the potential to enhance ovarian stimulation management, paving the way for efficient, personalized, and data-driven treatment pathways that improve IVF outcomes.
arxiv情報
| 著者 | Jana Zakall,Birgit Pohn,Antonia Graf,Daniel Kovatchki,Arezoo Borji,Ragib Shahriar Islam,Hossam Haick,Heinz Strohmer,Sepideh Hatamikia |
| 発行日 | 2024-12-27 15:29:08+00:00 |
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