人工智慧可以像人類一樣挑選試管嬰兒胚胎嗎？

 

人工智慧可以像人類一樣挑選試管嬰兒胚胎嗎？第一項隨機對照試驗顯示出希望

以下翻译自原文：

在體外受精 (IVF) 過程中，卵子和精子會產生許多不同的胚胎。然後，胚胎學家選擇最有可能成功懷孕的胚胎並將其移植給患者。

胚胎學家透過利用他們的專業知識，根據胚胎的外觀應用一套廣泛接受的原則來做出這種選擇。近年來，人們對在此過程中使用各種人工智慧（AI）技術產生了濃厚的興趣。

我們開發了一個這樣的人工智慧系統，並在 1000 多名 IVF 患者的研究中對其進行了測試。我們的系統在大約三分之二的案例中選擇了與人類專家相同的胚胎，且整體成功率僅略低一些。研究結果發表在《自然醫學》期刊。

深度學習可以幫助IVF嗎？

在過去的幾年裡，我們與瑞典的同事一起開發軟體來識別哪些胚胎最有可能獲得體外受精成功。我們的系統使用深度學習，這是一種在大量資料中尋找模式的人工智慧方法。

在開發系統時，我們進行了回顧性研究，將系統的選擇與胚胎學家過去所做的現實世界決策進行比較。這些早期結果表明深度學習系統可能比人類專家做得更好。因此，下一步是透過隨機試驗來正確測試系統。

我們的試驗涉及澳洲和歐洲（丹麥、瑞典和英國）14 家生育診所的 1,066 名患者。對於每位患者，深度學習系統和人類專家都會選擇要植入的胚胎。然後，隨機選擇使用兩者中的哪一個。

這項研究是有史以來第一個針對胚胎選擇深度學習系統進行的隨機對照試驗。深度學習可能有許多醫學應用，但這是迄今為止該技術在醫療保健領域為數不多的前瞻性隨機試驗之一。

What we found 我們發現了什麼

我們在研究中發現，這兩種方法其實沒有差別。當深度學習系統選擇胚胎時，臨床懷孕率（第一個胚胎移植後看到胎心的可能性）為 46.5%，而當胚胎學家選擇胚胎時，臨床懷孕率為 48.2%。

換句話說，差異很小。事實上，65.8% 的情況下，深度學習系統會選擇與胚胎學家相同的胚胎。然而，我們也發現人工智慧系統完成胚胎選擇任務的速度比胚胎學家快十倍。

我們研究的目的之一是證明我們的深度學習系統的「非劣效性」。這在醫學研究中很常見，因為我們總是希望確保提出的新技術不會導致比現有標準更糟糕的結果。

儘管深度學習系統產生的結果與人類專家非常相似，但我們的研究並沒有完全清除證明「非劣效性」的障礙。

事實上，這項研究的整體成功率比我們預期的要高得多。這改變了統計數據，這意味著我們需要進行更大規模的研究——涉及近 8,000 名患者——來證明新方法並不遜色。

無顯著差異

先前，人們對胚胎選擇中的深度學習提出了許多倫理問題。其中之一是深度學習模型的偏見選擇可能會改變性別比例，即最終產生更多的男性或女性胚胎。

然而，我們發現深度學習胚胎選擇並未導致性別比例改變。

我們從研究中得出的結論是，深度學習系統選擇的胚胎與經驗豐富的胚胎學家選擇的胚胎在懷孕率上沒有顯著差異。

由此看來，使用深度學習工具進行胚胎選擇不會從根本上改變接受體外受精患者的結果（因為它大多選擇相同的胚胎）。然而，使用此類可靠的自動化工具可能會使胚胎學實驗室更有效率且一致。

這項研究的進一步結論是，需要數年時間進行的隨機試驗可能不是研究此類快速發展技術的最佳方法。我們未來評估這項技術的工作將需要檢查該主題的替代但仍然具有臨床有效性的方法。

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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-08-ai-ivf-embryos-human-randomized.html

More information: Peter J. Illingworth et al, Deep learning versus manual morphology-based embryo selection in IVF: a randomized, double-blind noninferiority trial, Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-03166-5
更多資訊： Peter J. Illingworth 等人，IVF 中的深度學習與基於形態學的人工胚胎選擇：一項隨機、雙盲非劣效性試驗， Nature Medicine (2024)。 DOI：10.1038/s41591-024-03166-5

Journal information: Nature Medicine
期刊資訊： 《自然醫學》

油管：https://youtu.be/FBtydYF3A-U